## REDESAIN TATA LETAK PRODUK DI SUPERMARKET BERDASARKAN PERILAKU PEMBELIAN DENGAN METODE MARKET BASKET ANALYSIS
Ratna Purwaningsih, Listyorini Tri Utami, Yusuf Widharto * , Novie Susanto
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia 50275
(Received: September 9, 2020/ Accepted: September 30, 2020)

## Abstrak
Lamanya pembeli swalayan mencari barang yang diperlukan mengurangi ketidaknyamanan. Jika jenis dan jumlah produk yang dicari cukup banyak dan  letak produk - produk yang dibeli berjauhan, maka waktu  di  dalam  ruang  belanja  akan  semakin  lama.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mensimulasikan penataan produk produk yang dijual di swalayan  dengan  mempertimbangkan perilaku konsumen yaitu kelompok  produk  yang  dibeli  berdasarkan  data  dari  struk  belanja.  Metode  yang  digunakan  adalah market basket analysis yang akan mengukur support factors dari kelompok produk dan menata produk yang  harus  didekatkan  berdasarkan  confident  value.  Hasil  perhitungan  Market  Basket  Analysis menemukan  delapan  pasang  kelompok  produk  yang  sebaiknya  diletakkan  berdekatan  menurut  nilai support factor. Kedekatan antar kelompok produk kemudian ditata menurut nilai confident value dan dilakukan  validasi  dengan  mengukur  nilai  improvement  rasio.  Simulasi  jarak  yang  harus  ditempuh pengunjung setelah produk ditata sesuai dengan kelompok produk mendapatkan reduksi jarak 10 % dibanding penataan produk yang tidak mempertimbangkan kelompok produk.
Kata kunci: penataan produk; supermarket; Market Basket Analysis

## Abstract
[Title: Redesign of Product Layout in Supermarket Based on Purchase Behavior used Market Basket Analysis  Method]  The  length  of  time  that  self-service  buyers  search  for  the  necessary  item  reduces inconvenience. If the types and quantities of  product are large enough and the locations of the  products are far apart, the shopping time will be longer. This study aims to simulate the arrangement of product sold in supermarkets by considering consumer behavior in purchased product groups based on data from shopping receipts. The method used is market basket analysis, which measures support factors from product groups and arranges  that must be placed close together based on confident value. The calculation results of Market Basket Analysis found eight pairs of product groups that should be placed close together according to the high support factor value. The closeness between product groups is then arranged according to the confident value and validated by measuring the value of the improvement ratio. The simulation of the distance that visitors must travel after the product is arranged according to the product group has a 10% reduction in distance compared to the product arrangement that does not consider product groups.
Keywords: product arrangement, supermarket, Market Basket Analysis

## 1. Pendahuluan
Swalayan  adalah  toko  yang  menjual  produk kebutuhan  sehari  –  hari  dengan  menggunakan  sistem pelayanan  khusus.  Setiap  pengunjung  berpartisipasi aktif  untuk  mengambil barang  sendiri  tanpa  ada yang melayani  (Noviasari  dan  Azrico,  2012).  Terkadang kebebasan  ini  menyulitkan  konsumen  untuk  mencari
barang  yang  diperlukan,  karena  pramuniaga  atau pemilik  toko  tidak  selalu  berada  di  dekat  konsumen (Sudaryana,  2011).  Tata  letak  yang  tepat  dapat memberikan  keuntungan  bagi  pemilik  toko  maupun bagi  konsumen.  Keuntungan  bagi  konsumen  yaitu dapat  menghemat  tenaga  dan  waktu  karena  mereka lebih  mudah  menemukan  produk  yang  akan  dicari (Supariyani dan  Sahala, 2013).
Menurut  Raharja  dan  Arifianti  (2013) swalayan  dalam  kelas  supermarket  didominasi  oleh konsumen  yang  berbelanja  tiap  minggu  atau  tiap
*Penulis Korespondensi. E-mail: yprimasanti@gmail.com
bulanan.  Frekuensi  berbelanja  akan  mempengaruhi kuantitas  jenis  barang  yang  akan  dibeli.  Semakin banyak  barang  yang  akan  dibeli  maka  waktu  yang dibutuhkan  akan  semakin  lama,  tenaga  yang dibutuhkan  juga  semakin  banyak.  Oleh  karena  itu semakin  banyak  produk  yang  dijual  di  swalayan, semakin penting pula penerapan tata letak yang baik.
Supermarket  yang  dipilih  sebagai  objek penelitian   berlokasi di kota Semarang, Jawa Tengah. Puncak  kepadatan  pembeli  terjadi  mulai  pukul  5  sore sampai  malam  hari  karena  mayoritas  pembeli berbelanja  setelah  bekerja.  Hal  ini  mengakibatkan berkurangnya  ruang  gerak  bagi  pembeli.  Jika  letak produk  -  produk  yang  harus  dibeli  berjauhan,  maka pengunjung  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk menemukan  produk  produk    tersebut.  Lokasi  yang berdekatan akan mengurangi jarak pengambilan barang serta  mempercepat  pembeli  menemukan  barang  dan meninggalkan  swalayan  sehingga  mengurangi  waktu pengunjung  di  dalam  swalayan  dan  meningkatkan kenyamanan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mensimulasikan penataan  produk  produk  yang  sering  dibeli  oleh pengunjung swalayan sebagai sebuah kelompok dalam lokasi  yang  berdekatan  sehingga  dapat  meminimasi jarak pengambilan barang serta memudahkan pembeli menemukan barang-barang yang biasa dibeli.  Terdapat hubungan positif antara dimensi tata letak toko dengan loyalitas pelanggan. Tata letak toko bisa menjadi sarana untuk  mendapatkan  keunggulan  kompetitif  yang  kuat dalam usaha ritel (Ounoha dan Doris, 2017). Dimensi kepuasan  pelanggan  didasarkan  pada:  produk,  harga, interaksi pribadi, kenyamanan, layanan, dan penampilan  fisik  (Nguyen  2016).  Penataan  produk bukan  hanya  menentukan  penampilan  fisik  tapi  juga berpengaruh pada kenyamanan dan kemudahan belanja Dengan  variasi  produk  yang  besar  dan  perilaku pembelian  pengguna,  rak  produk  mana  sedang ditampilkan adalah salah satu sumber daya terpenting dalam  lingkungan  ritel.  Pengecer  tidak  bisa  hanya meningkatkan  keuntungan  mereka  tetapi,  juga menurunkan  biaya  dengan  pengelolaan  alokasi  ruang rak yang tepat dan tampilan produk (Aloysius dan Binu 2013).
Metode  yang  digunakan  adalah Market  basket analysis (MBA) yang menentukan item produk apa saja yang  dibeli  bersama-sama  sesuai  dengan  aturan asosiasi  (pengelompokan  item  produk  yang  dibeli dalam suatu transaksi). MBA adalah teknik menemukan  hubungan  antara  pasangan  produk  yang dibeli bersama dan mengungkap penjualan silang yang menarik dari dua kelompok produk yang saling terkait (Samuel dkk, 2014).
Perilaku pembelian barang dapat tercermin dari struk belanja sebagai data transaksi yang mencerminkan  kecenderungan terhadap apa saja yang dibeli  oleh  para  konsumen.  Data  transaksi  adalah sekumpulan  pencatatan  hasil  data  dalam  kaitannya dengan  kegiatan  jual  beli  pada  suatu  perusahaan tertentu  (Kurniawan  dkk,  2018).  Metode  ini  akan
mengoptimalkan  tata  letak  toko,  di  mana  barang- barang yang memiliki probabilitas besar untuk  dijual bersama-sama dapat ditempatkan dekat satu sama lain (Kaur and Singh, 2013).
Bisnis ritel terdiri dari tiga kelas menurut jumlah jenis  produk/  kelengkapan  produk  yang  dijual, terlengkap  adalah supermarket ,  kelas  tengah  adalah swalayan  dan  yang  terkecil  adalah minimarket yang menyediakan  barang  kebutuhan  sehari-hari  yang dibutuhkan  oleh  penduduk  terdekatnya  (Aulia  dkk, 2009).  Penataan  barang  di  sebuah  toko  retail memegang  peran  penting  dalam  memudahkan pengunjung menemukan  produk  yang  dicari  sehingga meningkatkan kenyamanan belanja. Pada swalayan hal ini  penting  mengingat  luas  toko  sebuah  swalayan biasanya  terbatas.  Penumpukan  pembeli  biasa  terjadi pada jam tertentu sehingga menyebabkan ketidaknyamanan bagi pengunjung.
Proses  pengelompokan  menggunakan  data transaksi  yang  dilakukan  di  swalayan  dikenal  dengan istilah  analisis  keranjang  pasar  atau Market  Basket Analysis (Chaerunnisa  dan  Mulyanto,  2010).  Metode ini merupakan salah satu penerapan dalam teknik Data Mining dengan melihat   pola keterkaitan antar barang yang  dibeli  dalam  satu  transaksi  ( association  rules). Informasi  ini  bisa  dimanfaatkan  swalayan  untuk merancang  tata  letak  produk  yang  dijual  dengan memanfaatkan data penjualan yaitu dengan menempatkan  dua  kelompok  produk  yang  memiliki asosiasi tersebut secara berdekatan.
Penelitian mengenai tata letak toko menggunakan Market Basket Analysis telah dilakukan di  banyak  jenis  ritel  misalnya  implementasi data mining dengan  Metode  Algoritma  Apriori  dengan mempertimbangkan Association  Rules dari  produk dalam  menentukan  pola  pembelian  obat  (Yanto  dan Khoiriah, 2015; Charlet dan Kumar, 2012), supermarket  (Andari  dkk,  2013),  toko  peralatan olahraga (Kaur and Singh, 2013). Pendekatan perilaku konsumen dengan metode Market Basket Analysis juga digunakan oleh  Farkhan (2008) dalam desain tata letak untuk toko buku berdasarkan hasil perhitungan support factors value dan confidence value.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  terdiri  atas  tiga  tahap. Tahapan    pertama  dari  penelitian  ini  adalah mengidentifikasi  perilaku  pembelian  barang  oleh pengunjung  supermarket  berdasarkan  data  dari  struk belanja,  tahap  kedua  adalah  merancang  tata  letak barang  di  supermarket  yang  sesuai  dengan  perilaku pembelian  barang  oleh  pengunjung  supermarket dengan  metode Market  Basket  Analysis untuk meminimasi  jarak  pengambilan  barang  dan  ketiga mensimulasikan  jarak  perpindahan  pembeli  untuk menentukan  perubahan  jarak  yang  dilalui  oleh pengunjung  supermarket  dan  membandingkan  jarak tempuh dari layout awal dan layout rekomendasi. Pengumpulan data dilakukan melalui 2 kegiatan yaitu   mengidentifikasian   kelompok   produk   sesuai
dengan  jenisnya  untuk  mempermudah  rekapitulasi transaksi dan kemudian pengambilan sampel transaksi dari  struk  belanja.  Struk  belanja  yang  diolah  disini memiliki syarat, terdapat 2 atau lebih kelompok produk yang  berbeda,  agar  dapat  diketahui  hubungan  antara kelompok  produk.  Penentuan  jumlah  transaksi  yang akan diolah menggunakan rumus Slovin untuk populasi yang  diketahui  (Andari  dkk,  2013).  Rata-rata  jumlah transaksi  setiap  bulan  di  toko  yang  menjadi  obyek penelitian  adalah  5.000  transaksi.  Berdasarkan  rumus Slovin dengan  tingkat  kepercayaan  0.05  maka  sampel yang harus diambil sekurang-kurangnya 370 transaksi. Pengamatan terhadap tata letak barang di supermarket berguna  untuk  melihat  posisi  kelompok  produk, sehingga  kelompok  produk  yang  akan  didekatkan mengikuti  posisi  rak  yang  sudah  ada  untuk memudahkan  pihak  swalayan  dalam  menerapkan layout hasil perbaikan.
Terdapat  5  tahapan  pengolahan  data  melalui Market Basket Analysis dalam Andari dkk (2013) yaitu:
1. Rekapitulasi  struk  belanja  dalam  sebuah  tabel. Kolom  menunjukkan  kelompok  barang  yang  akan dijual,  sedangkan  baris  menunjukkan  seluruh transaksi.  Misalnya  bila  sebuah  transaksi  terdapat kelompok toiletries ,  maka  pada  baris  transaksi tersebut  dan  kolom toiletries akan  diberi  angka  1, bila tidak maka diisi angka 0.
2. Pencarian  nilai support  factor untuk  melihat seberapa besar tingkat dominasi suatu item / itemset dari  keseluruhan  transaksi.  Nilai support  factor diperoleh dengan menggunakan formulasi berikut
𝑆 = 𝑛 𝑁 (1)
S  adalah  nilai support  factor yang  ditentukan dari jumlah  transaksi  produk  (n)  dibagi  total  transaksi (N).  Hanya  produk  dengan  nilai support factor di atas minimum  support yang  akan  dilanjutkan  ke perhitungan confidence . Pencarian nilai confidence untuk  melihat hubungan  antar  dua item secara conditional, misalnya berapa prosentase pembelian item A  yang  dibeli  bersama item B.  Banyaknya kombinasi  produk  didapat  dari  perhitungan permutasi sesuai formulasi berikut:
𝑝 = 𝑛! (𝑛−𝑟)!
(2)
Dimana  p  adalah  banyaknya  kombinasi  produk,  n adalah  banyaknya  produk  yang  tersaring  dan  r adalah  jumlah  kombinasi  yang  di  inginkan.  Jika diinginkan  kombinasi  dari  dua  kelompok  produk maka  nilai  r  adalah  2.  Seluruh  pasangan  produk tersebut  kemudian  dicari  nilai support dan confidence -nya.  Kemudian  dilanjutkan  dengan formulasi  3  dan  4    untuk  menghitung  nilai confidence .
𝑆 𝑎→𝑏 = 𝑛 𝑁 (3)
𝐶 𝑎→𝑏 = 𝑆 𝑠 …((( (4) ………………………………......… ( S  = Nilai support produk yang berpasangan n  = Jumlah transaksi pasangan produk
N = Total transaksi
C = Nilai confidence produk yang berpasangan S  = Nilai support pasangan produk s  = Nilai support produk A
Sama  seperti  perhitungan support  factors ,  dalam perhitungan  nilai confidence ini  juga  ditetapkan minimum  confidence untuk  menyaring  produk- produk  yang  memiliki  hubungan  yang  kuat. Pencarian  nilai improvement  ratio untuk  melihat apakah pada kenyataannya produk yang satu benar- benar mempengaruhi produk yang lain.
Penghitungan
nilai improvement ratio menggunakan formulasi berikut :
𝐼 𝑎→𝑏 = 𝑆 𝑠𝑎 𝑥 𝑠𝑏 (5)
I  = Nilai Improvement ratio S  = Nilai support pasangan produk sa = Nilai support produk A sb = Nilai support produk B
Nilai improvement  ratio lebih  besar  dari  1 menunjukkan bahwa hubungan antar kedua produk valid,  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan  sebagai acuan untuk membuat tata letak produk yang baru. Penentuan  prioritas  pasangan  kelompok  produk yang diletakkan berdekatan dilakukan berdasarkan urutan hasil perkalian support factor dan confidence value .  Semakin  besar  hasil  perkaliannya,  maka semakin  erat  pula  hubungan  antara  kelompok produk  dan  semakin  tinggi  pula  rangking prioritasnya.  Kemudian  diambil  sebanyak n kelompok yang memiliki hasil terbesar.
3. Perhitungan  jarak  yang  dilalui  pengunjung berdasarkan  daftar  produk  yang  tertera  di  struk belanja  untuk layout awal  dan layout perbaikan menggunakan asumsi-asumsi sebagai berikut
a. Jumlah  struk  yang  akan  digunakan  dalam simulasi  perhitungan jarak adalah 30 struk dan diambil secara acak
b. Jarak  dihitung  dari  batas  masuk  area  rak  yang berada di dekat troli ( enter)
c. Semua  pengunjung  keluar  melalui  kasir  yang paling dekat dengan posisi barang terakhir yang diambil
d. Daftar  barang  yang  ada  pada  struk  tidak menunjukkan urutan pengambilan, pengunjung dianggap  akan  mengambil  barang  yang  paling dekat dengan posisi batas masuk area rak ( enter) kemudian  dilanjutkan  dengan  mengambil barang  lain  yang  posisinya  berdekatan  dengan barang sebelumnya. Hal ini berlaku bagi layout awal maupun  rekomendasi.
e. Bila  letak  produk  berada  dalam  satu  sisi  rak yang  memanjang,  titik  pemberhentian  berada pada tengah-tengah rak tersebut
f. Rute  yang  dilalui  pengunjung  akan  mengikuti bentuk lorong yang ada pada supermarket

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  dilakukan  penghitungan  nilai  nilai support  factor dan confident  value dapat  diperoleh pengelompokkan  produk  sebagai  dasar  panataan  tata letak  produk  dalam  swalayan.  Nilai support  factor diberikan dalam Tabel 1 yang dihitung dari nilai total transaksi  (N)  370  transaksi.  Terdapat  tiga  kelompok produk  yang  mendominasi  penjualan  yaitu cooking needs (86.76%), toiletries (82.43%), dan washing products (70,81%) . Ketiga  kelompok  produk  tersebut adalah yang paling sering dibeli. Hal ini sesuai dengan karakteristik  swalayan,  dimana  konsumen  yang berbelanja di supermarket cenderung membeli barang- barang yang akan habis setiap minggu atau bulan.
Tabel 1 . Hasil Penghitungan Support Factor
No Kelompok Produk n S (%) 1 House cleaner Household 86 23.24 2 Insect killer 69 18.65 3 Washing products 262 70.81 4 Electrical  hardware 4 1.08 5 Seasonal goods  therapy 12 3.24 6 Tissue  pembalut 149 40.27 7 Toiletries 305 82.43 8 Cosmetic 39 10.54 9 Kitchen products 49 13.24 10 Cooking needs 321 86.76 11 Snack and bakery 220 59.46 12 Drink 137 37.03 13 Baby need 110 29.73 14 Milk and baby foods 50 13.51 15 Medicine 34 9.19
Terdapat  beberapa  kelompok  produk  yang memiliki nilai support factor sangat kecil atau kurang dari  5%  sehingga  ketika  batas  minimal  nilai support factor adalah sebesar  5%,  maka  kelompok  produk tersebut  dieliminasi  karena  tidak  mendominasi transaksi atau jarang dibeli. Kelompok produk tersebut adalah Electrical  hardware serta Seasonal goods therapy dengan nilai support factor sebedar 1.08% dan 3.24%.
Pemangkasan data ini dilakukan untuk menyaring data sehingga hanya data atau produk yang memiliki  keterkaitan  kuat  yang  akan  dimasukkan  ke perhitungan  selanjutnya  (Kusrini  dan  Luthfi  dkk, 2009). Penentuan nilai minimum support memperhatikan  hasil  nilai support  factors yang diperoleh  agar  jenis  produk  yang  akan  diambil  tidak terlalu sedikit sehingga berakibat pada tidak terlihatnya dampak dari perbaikan tata letak produk. Namun juga tidak  terlalu  banyak  karena  akan  mempersulit    proses pembuatan layout.
Nilai minimum  confidence ditetapkan  sebesar 10%.    Batasan  tersebut  dipilih  terdapat  135  dari  156 pasang  kelompok  produk  yang  memiliki  nilai confidence di  atas  10%.  Pasangan  produk  yang memiliki nilai confidence paling besar (89,05%) adalah cooking  need  and  drink dengan  nilai  89,05%.  Hal  ini berarti bahwa jika produk dari kelompok cooking need dibeli maka probabilitas dari produk dalam kelompok drink juga akan dibeli.
Berikutnya  adalah  perhitungan improvement ratio yang  menunjukkan  terdapat  87  dari  135  pasang kelompok  produk  yang  memenuhi  nilai  minimum improvement ratio . Dari 87 kelompok produk tesebut, hanya 11 pasang kelompok produk yang akan diambil sebagai  pertimbangan  dalam  membuat layout karena hasil perkalian dari nilai support factor dan confidence value lebih  dari  20%.  Batasan  tersebut  dipilih  karena urutan pertama sampai urutan ke sebelas memberikan hasil  perkalian  antara  63.17  %  sampai  20.38  %, sehingga  hasil  perkalian  di  bawah  20%  dapat diabaikan.  Pasangan  kelompok  produk  yang  akan diletakkan berdekatan dijelaskan pada Tabel 2 sebagai hasil perkalian antara support factor dengan confident value .
Tabel 2 . Pasangan Kelompok Produk
No Pasangan 1 Cooking needs Toiletries 2 Toiletries Cooking needs 3 Toiletries Washing products
4 Washing products Toiletries
5 Washing products Snack and bakery
6 Cooking needs Drink 7 Toiletries Tissue  pembalut 8 Snack and bakery Washing products 9 Toiletries Baby need 10 Cooking needs Baby need 11 Washing products Tissue  pembalut
Tahap berikutnya adalah pembuatan desain tata letak mengacu pada hasil analisa Market Basket berupa pasangan  produk  yang  harus  didekatkan  seperti  pada Tabel  2 .  Perubahan layout hanya  sebatas  perubahan letak kelompok produk dan tidak dilakukan perubahan pada  penataan  rak,  meja  kasir,  troli  serta  penitipan barang.  Kelompok  produk  yang  berada  dalam  etalase kaca  seperti  kosmetik  ,  obat-obatan    serta  susu  dan makanan bayi tetap pada posisi semula, karena ketiga kelompok tersebut tidak memiliki hubungan yang erat dengan kelompok yang lain sehingga bebas ditempatkan dimana saja. Kemudian atas pertimbangan faktor  promosi,  ketiga  kelompok  tersebut  tidak dipindahkan.
Sebagian  dari  anggota  kelompok snack  and bakery diletakkan  di  bagian  bazar  karena  area  bazar fleksibel  untuk  meletakkan  barang  apabila  terdapat keterbatasan tempat. Kelompok produk cooking needs diletakkan  dekat  pendingin  makanan  yang  berada  di bagian  depan  supermarket  karena  posisi  pendingin tersebut tidak  bisa  dipindahkan.  Perbandingan layout
awal  dan  rekomendasi  dapat  dilihat  pada Gambar  1
dan Gambar 2 . Hasil perhitungan jarak yang dilalui pengunjung  berdasarkan  daftar  barang  yang  dibeli untuk layout awal  dan layout perbaikan  memberikan
hasil berupa pengurangan jarak rata-rata 10%. Namun terdapat  4 dari  30  struk  yang  mengalami peningkatan jarak  dari layout semula.  Peningkatan  tersebut  terjadi akibat  pembelian  produk  yang  jarang  dibeli  yang diletakkan   lebih   jauh   dari   posisi  semula.  Namun
Gambar 1. Layout Awal
Gambar 2 Layout Rekomendasi
peningkatan  jarak  tersebut  tidak  terlalu  besar  yakni hanya 2 – 7% saja.
Pengelompokan  produk  yang  sejenis  memang akan  memudahkan  pengunjung  untuk  mencari  barang yang  akan  dibeli  atau  membantu  karyawan  dalam melakukan  pengawasan  terhadap  barang-barang  yang dijual. Namun pengelompokan tersebut juga memiliki kekurangan  lain  yakni  tidak  dapat  memposisikan barang-barang  tertentu  di  jalur  yang  paling  sering dilalui  pengunjung.  Karena  tidak  semua  barang  pada kelompok  yang  sama  merupakan  barang  yang  sering dibeli.
Market Basket Analysis (MBA) dikenal sebagai pengelompokkan produk menurut aturan asosiasi atau analisis  afinitas,  yaitu  teknik data  mining .  Tujuan utama  MBA  di  pemasaran  adalah  memberikan informasi kepada pengecer untuk memahami perilaku pembelian  pembeli,  yang  dapat  membantu  pengecer dalam pengambilan keputusan. Ada berbagai algoritma yang tersedia untuk melakukan MBA. Algoritma yang bekerja  pada  data  statis  seringkali  tidak  menangkap perubahan  data  seiring  waktu,  sehingga  dibutuhkan algoritma baru untuk mendapat hasil yang lebih tepat. Algoritma  baru  ini  harus  bisa  perubahan  yang  terjadi pada  data  (Kaur  dan  Kang  2016).      MBA  gagal  saat memproses  sejumlah  besar  data  yang  tersebar,  kami mengembangkan pendekatan baru yaitu graph mining techniques yang  mampu  secara  efektif  memproses jutaan  transaksi  yang  tersebar  (Ivan  dan  Sebastian, 2014).
Pengembangan  penelitian  lanjutan  tentang MBA  adalah  dalam  pengembangan  algoritma  yang mampu menangkap dinamika data dengan teknik item- set mining yang lebih baik.  Salah satu algoritma untuk mengurangi kesalahan karena data yang terlalu tersebar adalah  pendekatan  identifikasi  pola  pembelian menggunakan  algoritma  PrefixSpan  (Aloysius  dan Binu,  2013).  Penggunaan  simulasi  untuk  menghitung jarak  yang  dilalui  pengunjung  akan  lebih  efektif  jika menggunakan software agar  dapat  menambah  jumlah replikasi  sehingga  lebih  merepresentasikan  kondisi populasi. Simulasi model menggunakan software juga dapat memberikan visualisasi pengurangan kerumunan pengunjung antara layout awal dan layout rekomendasi.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat diketahui perilaku pembelian barang oleh pengunjung supermarket  yang  tercermin  dari  struk  belanja didominasi  oleh  pembelian cooking  needs (86.76%), toiletries (82.43%), dan washing  products (70,81%).
Tata  letak  barang  di  supermarket  disesuaikan  dengan hasil perhitungan Market Basket Analysis yaitu dengan memprioritaskan beberapa pasangan kelompok produk diletakkan  berdekatan.  Kelompok  produk  dengan asosiasi  terkuat  adalah Cooking  needs dan Toiletries, Toiletries dan Washing  products  ,  Washing  products dan Snack  bakery , Cooking needs dan Drink. Hasil simulasi  perhitungan  jarak  untuk layout awal  dan
layout perbaikan  menunjukkan  pengurangan  jarak sebesar 10%.

## 5. Daftar Pustaka
Aloysius  G.,  Binu  D.  2013  An  approach  to  products placement  in  supermarkets  using  PrefixSpan algorithm  Journal  of  King  Saud  University  – Computer and Information Sciences (2013) 25, 77–87
Andari,  Susi  Novi.  (2013)  Alternatif    Perbaikan  Tata Letak Toko Persada Swalayan melalui Pendekatan Perilaku Konsumen dengan Metode Market  Basket  Analysis Jurnal  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Industri Vol 1. No. 3 Aulia,  Astri  S.  Elmanisa,  Adisti  Midella.  Myra  P Gunawan  (2009)  Pola  Distribusi  Spasial Minimarket  di  Kota-Kota  Kecil. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota Vol. 20  No. 2 Chaerunnissa,  Dessy  dan  Mulyanto,  Edy.  (2010).

## Metode  Association  Rule  Dalam  Menganalisa Pola  Belanja  Konsumen  Pada  Data  Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Jurnal  Teknik  Informatika  Universitas  Dian Nuswantoro
Charlet  Annie  L  M.C.  and  Kumar  A  D  2012  Market Basket  Analysis  for  a  Supermarket  based  on Frequent  Itemset  Mining. IJCSI  International Journal  of  Computer  Science Issues,  Vol.  9, Issue 5, No 3
Farkhan.  (2008).  Desain  Ulang  Tata  Letak  Di  Toko Buku  Ramadhan  Agency  Melalui  Pendekatan Perilaku  Konsumen  -Dengan  Metode  Market Basket Analysis. Jurnal ENASE Vol. 5 No. 1 Ivan F. Cavieres V, Sebastián A. Ríos 2014 Extending market  basket  analysis  with  graph  mining techniques:  A  real  case,  Expert  Systems  with Applications 41 (2014) 1928–1936
Kaur,  Harpreet  and  Singh,  Kawaljeet  (2013).  Market Basket  Analysis  of  Sports  Store  using Association  Rules. International  Journal  of Recent  Trends  in  Electrical    Electronics (IJRTE ) Eng. Vol. 3  Issue 1
Kaur  Manpreet,  Kang  Shivani  2016  Market  Basket Analysis: Identify the changing trends of market data  using  association  rule  mining,  Procedia Computer Science 85 pp 78 – 85
Kurniawan F, Umayah B, Hammad J, Nugroho S M S,
Hariadi  M  2018  Market  Basket  Analysis  to Identify  Customer  Behaviors  by  Way  of Transaction Data, Knowledge Engineering and Data  Science (KEDS),  Vol  1,  No  1,  January 2018, pp. 20–25
Nguyễn  Thị  Thu  Thương,  2016  Factors  Influencing Customer Satisfaction Towards Supermarkets n Thai  Nguyen  City,  Vietnam,  International Journal of Economics, Commerce and Management, Vol. IV, Issue 2 Noviasari, Henni dan Azrico. (2012). Pengaruh Retail Service Quality Terhadap Kepuasan Konsumen Berbelanja di Metro Swalayan Senapelan Plaza
Pekanbaru. Jurnal  Ekonomi Vol.  20  No  3 September
Onuoha  A.  O,  Doris  N  2017  Store  Layout  and Customer  Loyalty  of  Supermarkets  in  Port Harcourt,  Nigeria International  Journal  of Managerial  Studies  and  Research  (IJMSR)
Volume 5, Issue 3, March 2017, PP 34-39
Raharja, Samun Jaja dan Arifianti, Ria (2013). Analisis Saluran  Distribusi  Hypermarket  Di  Kota Bandung. Artikel  Sosiohumaniora Universitas Padjajaran
Samuel  Musungwini,  Tinashe  Gwendolyn  Zhou,
Raviro Gumbo, Tinomuda Mzikamwi 2014 The Relationship  Between  (4ps)    Market  Basket
Analysis. A Case Study of Grocery Retail Shops
in  Gweru  Zimbabwe  International  Journal  of Scientific    Technology  Research  Volume  3, Issue 10
Sudaryana,  Arif.  (2011).  Perilaku    Konsumen  dalam Berbelanja  pada  Supermarket  di  Yogyakarta. AKMENIKA UPY Vol 8 Supariyani  ,  Emmy  dan  Sahala,  Bintang.  (2013) Pengaruh  Tata  Letak    Terhadap  Kepuasan Pelanggan  Ritel. Jurnal  Ilmiah  Manajemen Kesatuan (JIMKES)  Vol. 1 No. 1
Yanto, Robi dan Khoiriah, Riri. (2015). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Citec Journal, Vol. 2 No. 2