Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 92

## PENERAPAN METODE FUZZY C-COVERING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN PADA MINIMARKET
Nita Arianty 1 , Oni Soesanto 2 , Fatma Indriani 3 1,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM
2 Prodi Matematika FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan Selatan
1 Email: nitaarianty@gmail.com

## Abstract
Data  mining  is  one  of  the  science  of  artificial  intelligence  (artificial intelligence)  as  a  series  of  processes  to  explore  the  added  value  of  a  data  set  of knowledge that had been unknown manually. One  maining in the search process of data analysis at the Mini market buying patterns can apply Fuzzy C-Covering method. In the application of data mining techniques Fuzzy C-Covering method to seek support value and confidence value. Support value used to indicate the extent of the dominance of  an  item  for  item  sets  of  the  overall  transaction,  the  confidence  value  is  used  to determine  the  rule  anywhere  that  is  interesting  rule  or  a  measure  that  shows  the relationship between the two items are conditional. Fuzzy C-Covering used to classify the elements of a set of universal ie, whole product items on minimarket into partitions are more focused and detailed by product type items that exist because of the Fuzzy C- covering is  applied in  order  to  overcome  the  obstacles that  have  been  occur  in  the market basket in the search for relationships between items.

## Keywords: Fuzzy C-covering, Data Mining

## Abstrak
Data  mining  merupakan  salah  satu  ilmu  dari  kecerdasan  buatan  (artificial intelligence)  sebagai  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Salah  satu  proses  data  maining  dalam  pencarian  analisis  pola  pembelian  pada Minimarket  dapat  menerapkan  Metode  Fuzzy  C-Covering.  Pada  teknik  data  mining penerapan metode Fuzzy C-Covering untuk mencari nilai support dan nilai confidence. Nilai support digunakan untuk menunjukan seberapa besar tingkat dominasi suatu item  untuk  item  set  dari  keseluruhan  transaksi,  nilai  confidence  dipakai  untuk menentukan rule mana saja yang merupakan interesting rule atau suatu ukuran yang menunjukan  hubungan  antar  2  item  secara  conditional.  Metode  Fuzzy  C-Covering digunakan   untuk    mengklasifikasikan   elemen-elemen   dari   suatu   himpunan universal  yakni  kesulurahan  produk  item  pada  minimarketmenjadi  partisi-partisi yang lebih fokus dan detail berdasarkan jenis produk item yang ada karena itu Fuzzy C-covering diterapkan agar dapat mengatasi hambatan yang selama ini terjadi pada proses market basket didalam mencari hubungan antar item.
Kata kunci: Fuzzy C-covering, Data Mining.
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 93

## 1.  PENDAHULUAN
Menurut  Ariyanti [1] perkembangan  teknologi  informasi  yang  pesat  telah membawa  perubahan  pola  pikir  keputusan  dan  pola  analisa  teknologi  informasi yang  saat  ini  menjadi  sebuah  sarana  untuk  membantu  manusia  dalam menyelesaikan  berbagai  persoalan  baik  yang  ringan  maupun  berat. Diantara beberapa  permasalahan  yang  ada  yaitu  tentang  bidang  pengadaan  barang. Minimarket mempunyai teknik atau cara tersendiri, tetapi banyak minimarket yang belum  menerapkan  cara-cara  ilmiah  dalam  menganalisa  teknik  order  barang, kebanyakan mereka masih menggunakan cara tradisional atau berdasarkan insting. Misalnya  Pada  Minimarket  sistem  sudah  terkomputerisasi  tetapi  data  transaksi penjualan di Minimarket hanya di gunakan sebagai arsip dan tidak di ketahui apa manfaat dari data tersebut untuk selanjutnya.
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah dari  suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manual.  Patut  diingat  bahwa  data  mining  sendiri  berarti  usaha  untuk mendapatkan  sedikit  barang  berharga  dari  sejumlah  besar  material  dasar.  Nama data mining berasal dari kemiripan antara pencarian informasi yang bernilai dari database  yang  besar  dengan  menambang  sebuah  gunung  untuk  sesuatu  yang bernilai [2]
Data  mining  sebenarnya  memiliki  akar  yang  panjang  dari  berbagai  ilmu seperti  kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence),  machine  learning,  statistic  dan database. Beberapa teknik yang sering disebut–sebut dalam literatur data mining antara lain clustering, classification, association rule mining dan sequential pattern. Perangkat lunak data mining adalah satu dari sekian banyak alat untuk menganalisa data.  Dengan  perangkat  lunak  tersebut,  pengguna  diberikan  kesempatan  untuk menganalisa  data  dari  berbagai  sudut  pandang,  mengkategorikannya,  dan menyimpulkan relasi yang teridentifikasi.
Salah  satu  metode  untuk  asosiasi  adalah  Metode  Fuzzy  C-Covering.  Metode Fuzzy  C-Covering  dapat  digunakan      untuk      mengklasifikasikan      elemen-elemen dari   suatu   himpunan universal yakni kesulurahan produk item pada minimarket menjadi partisi-partisi yang lebih fokus dan detail berdasarkan jenis produk item yang ada karena itu Fuzzy C-covering diterapkan agar dapat mengatasi hambatan yang selama ini terjadi pada proses market basket didalam mencari hubungan antar item.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Yessica  Nataliani,  Yos  Richard Beeh, Athanasia O.P. Dewi [3] pada tahun 2008 dengan judul Market Basket Analysis dengan  Metode  Fuzzy  C-Covering  untuk  Menentukan  Pola  Pembelian  pada  Toko Buku.  Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  metode  Fuzzy  C-Covering  dapat menghasilkan association rule dan tingkat asosiasinya. Sebagai tolok ukur, dalam pembahasan  sistem,  max  item  threshold  3,  dan  nota  yang  memenuhi  max  item threshold  sebanyak 130  transaksi  dibutuhkan  waktu untuk  mencari  support  dan confidence 30 detik.
Dari uraian di atas , penelitian ini akan membahas tentang pola pembelian konsumen pada Minimarket menggunakan proses data maining dengan penerapan
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 94
Metode Fuzzy C-Covering.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
Fuzzy  c-Covering  merupakan  salah  satu  metode  yang  dipakai  untuk mengklasifikasikan elemen-elemen dari suatu himpunan universal menjadi partisi- partisi  berupa  fuzzy  sets.  Fuzzy  c-Covering  sendiri  merupakan  generalisasi  dari metode fuzzy  c- partition  yang telah dikenal sebelumnya. Fuzzy  c-partition  dapat didefinisikan sebagai berikut [4]
Misalkan I  =  {i1,  i2,  …,  in}  adalah domain  dari data. Fuzzy  c-partition  dari I adalah fuzzy subset atau fuzzy classes dari T, ditunjukkan oleh T = {t1, t2, …, tc}, yang memenuhi :
∑ 𝜇𝑡 𝑚 𝑐 𝑚=1 (𝑖 𝑘 ) = 1, untuk semua k ∈ 𝑁 𝑛 0 < ∑ 𝜇𝑡 𝑚 𝑛 𝑘=1 (𝑖 𝑘 ) < n,untuk semua m ∈ 𝑁 𝑐
Dimana : c adalah positive integer (0 < c ≤ n) dan μt m (i k ) ∈ [0,1].

## 2. 1. Algoritma untuk Market Basket Analysis Berdasarkan Fuzzy c-Covering
Dalam   mencari   hubungan   antar   produk,   metode   Fuzzy   c-Covering   ini berdasarkan  pada  persepsi  bahwa  semakin  banyak  produk  yang  dibeli  dalam satu transaksi,  maka  hubungan  antar  produk  yang  terdapat  dalam  transaksi  itu semakin lemah.Berikut   adalah   langkah-langkah   dalam   algoritma   yang   dibuat berdasarkan metode tersebut:
a. Langkah 1: Menentukan max_item_threshold yang dibutuhkan. Max_item_threshold  adalah  suatu  pembatas  yang  dipakai  untuk  menyaring transaksi  berdasarkan  jumlah  produk  dalam  transaksi  tersebut.  Hal  ini didasarkan  atas  pemahaman  bahwa  semakin banyak    produk    yang    dibeli dalam  suatu  transaksi,  hubungan  antar  produk  dalam transaksi tersebut semakin lemah.
b. Langkah    2:  Mencari    record-record    dalam    tabel    transaksi    yang memenuhi max_item_threshold dan menyimpannya ke dalam QT, di mana:
QT = {t │ |t| ≤ ith, ith ∈ positive integer}.
Dimana :
QT(Qualified Transaction):  himpunan  transaksi  yang     memenuhi
max_item_threshold; t : transaksi; |t| : jumlah produk dalam suatu transaksi; Ith : max_item_threshold.
c. Langkah 3: Set k = 1 (k adalah variabel untuk menentukan jumlah kombinasi)
d. Langkah 4:Menentukan  min_support  ke-k  sebagai  threshold  bagi  kombinasi k-item terhadap tingkat dominasinya dari keseluruhan transaksi.
e. Langkah  5:  Mencari  support  dari  setiap  kombinasi  k-item  yang memungkinkan yang ada di dalam transaksi tersebut dengan rumus:
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 95
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑢) = ∑ 1 ∁ |𝑇 𝑡| 𝑘 𝑠(𝑢, 𝑇 𝑡 ) 𝑛 𝑡=1 n = ∑ 1 |𝑇 𝑡 |! 𝑘! (|𝑇 𝑡 | − 𝑘)! 𝑠(𝑢, 𝑇 𝑡 ) 𝑛 𝑡=1 𝑛 Dimana :
U : kombinasi k-item yang dicari support-nya. Jika I adalah
universal set of items, maka u ⊆ I;
|u| = k   : jumlah produk dalam u;
T t
: transaksi ke-t (T t ⊆ I); T t | : jumlah produk dalam T t .
Ck        : kombinasi k-item terhadap |T |; |Ttn      : jumlah record/tuple dalam QT; s(u,T t ) ∈ {0,1}  adalah  suatu  function,  di  mana:  jika  u ∈ T t ,  maka s(u,T t ) = 1, selain itu s(u,T t ) = 0.
f. Langkah 6: Melakukan penyaringan terhadap kombinasi produk yang ada di dalam transaksi tersebut yang tidak memenuhi: support (u) ≥ min_support ke- k.
g. Langkah 7: Set k = k + 1, di mana jika k > ith, maka ke langkah 9.
h. Langkah  8:  Mencari  kombinasi  k-item  yang  memungkinkan  dari  tiap kombinasi  (k-1)-  item  yang  memenuhi  minimum  support  yang  telah ditentukan, dengan cara: untuk mendapatkan kombinasi k-item, u, harus ada semua kombinasi (k-1)-item, u', di mana u' ⊂ u, misalnya untuk mendapatkan u = {I 1 , I 2 , I 3 , I 4 }, maka harus ada u' = {I 1 , I 2 , I 3 }, {I 1 ,I 2 , I 4 }, {I 1 , I 3 , I 4 } dan {I 2 , I 3 , I 4 }. Jika tidak ada lagi kombinasi k-item yang memungkinkan yang memenuhi min_support  yang  telah  ditentukan  maka  ke  langkah  9,  selain  itu  ulangi langkah 4-7.
i. Langkah  9:  Mendefinisikan  tiap  produk  yang  telah  didapat  dari  langkah- langkah di atas sebagai fuzzy set (disebut item fuzzy set) terhadap transaksi QT.
j. Langkah  10:  Mencari  candidate  rules  dengan  cara  menghitung  confidence dari setiap kombinasi k-item yang  memenuhi min_support  ke-k  (k  ≥  2)  dari item  fuzzy  set  yang telah didapat pada langkah 9 dengan rumus:
𝑅(𝑋, 𝑌) = 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑌 → 𝑋) = ∑ inf(𝜇𝑖(𝑡)) 𝑖𝜖𝑋 ∪𝑌 𝑡𝜖𝑇 ∑ inf (𝜇𝑖(𝑡)) 𝑖𝜖𝑌 𝑡𝜖𝑇
Dimana:
X, Y ⊆ I;
T: himpunan dari kode-kode transaksi yang ada dalam QT; µ i (t) ∈ [0,1]: fungsi anggota terhadap T.
3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 96
Data yang digunakan dalam skripsi ini adalah data transaksi penjualan. Data- data  tersebut  yang  digunakan  untuk  menganalisis  pola  pembelian  tersebut.  Pada tahap uji coba output digunakan data selama 1 bulan yaitu bulan November 2014 dimana tujuannya untuk mengetahui hasil nilai support dan confidencenya. Berikut adalah hasil perhitungan dengan menggunakan metode Algoritma Fuzzy C-Covering Tabel 1. Hasil Perhitungan dengan Metode Algoritma Fuzzy C-Covering
No  Pengujian Ke- Threshold  Min Support Min Confidence Support Confidence 1. 1 3 0.1 0.1 Air Mineral = 1.10574106619801 % (Memenuhi) Baterai = 0.0878734622144112 % (Tidak Memenuhi) Biskuit = 0.659050966608084 % (Memenuhi) Coklat = 0.380785002929115 % (Memenuhi) Gula = 0.0585823081429408 % (Tidak Memenuhi) Kecap = 0.102519039250146 % (Memenuhi) Peralatan Bayi - Susu =0.131810193321617 % (Memenuhi) Peralatan Bayi - Tissue = 0.0439367311072056 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Minuman Bersoda = 0.175746924428822 % (Memenuhi) Air Mineral - Minuman Buah = 0.102519039250146 % (Memenuhi) Air Mineral - Makanan Ringan = 0.0585823081429408 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Mie = 0.0146455770357352 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Minuman Bersoda = Air Mineral > Minuman Bersoda = 0.119205298013245 = 11.9205298013245 % Air Mineral > Rokok = 0.145695364238411 = 14.5695364238411 % Biskuit > Makanan Ringan = 0.155555555555556 = 15.5555555555556 % Biskuit > Minuman Buah = 0.122222222222222 = 12.2222222222222 % Peralatan Bayi > Susu = 0.387096774193548 = 38.7096774193548 % No  Pengujian Ke- Threshold  Min Support Min Confidence Support Confidence 0.175746924428822 % (Memenuhi)
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 97
Air Mineral - Minuman Buah =
0.102519039250146 % (Memenuhi) Air Mineral - Minuman Energi = 0.0292911540714704 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Minyak Goreng = 0.0292911540714704 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Obat = 0.0878734622144112 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Pasta Gigi = 0.0292911540714704 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Peralatan Bayi = 0.0146455770357352 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Permen = 0.0146455770357352 % (Tidak Memenuhi) Air Mineral - Rokok = 0.248974809607499 % (Memenuhi)
dst....
Sumber : Aplikasi Metode Fuzzy C-Covering untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Minimarket Xyz Banjarbaru. 2015
Dari  Proses  perhitungan  sistem  diatas  didapatkan  bahwa  nilai  analisis  Algoritma Fuzzy C-Covering yang paling tinggi nilai confidencenya adalah :
If Peralatan Bayi then Susu [Support = 0.131810193321617 %,

## Confidence = 38.7096774193548%]
Artinya Peralatan Bayi dan Susu dibeli bersamaan sebesar 0.131810193321617% dari  keseluruhan  data  transaksi  yang  dianalisis  dan  38.7096774193548%  dari semua konsumen yang membeli Peralatan Bayi juga Susu.

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Gambaran Umum
Sistem yang akan dibuat merupakan sistem penentuan pola pembelian pada Minimarket. Dimana kita dapat mengetahui keterkaitan antar produk dalam suatu transaksi.  Kemudian  menentukan  nilai  support  dan  confidence  dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Covering, yang mana nantinya dapat diketahui nilai support dan confidence dari data tersebut
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 98

## 3.2.2 Perancangan
Berikut merupakan perhitungan manual penerapan Metode Fuzzy C-Covering untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Minimarket .
Tabel 2. Tabel untuk contoh perhitungan manual kode transaksi Item 224 B1112, B1047 2815 B1138, B1112, B1308 4330 B1112 9157 B1000, B1112, B1095, B1095 9198 B1000, B1112, B1138 9224 B1034, B1718, B1112, B2317 2837 B1200, B1112 4040 B1000, B1860, B1434, B1112 ⁞ ⁞ 9697 B1000, B2294, B1002 4959 B1002 9701 B1076, B1112, B1002, B1533 9736 B1000, B1799, B1002, B1087 74 B1000, B1011, B1087 444 B1000, B1011, B1756
Sumber : Aplikasi Metode Fuzzy C-Covering untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Minimarket Xyz Banjarbaru. 2015
Misalkan  max_item_threshold  =  4;  set  k  =  1.  Maka  QT  =  {(B1112,  B1047), (B1138, B1112, B1308), (B1112), (B1000, B1112, B1095, B1095), (B1000, B1112, B1138),  (B1034,  B1718,  B1112,  B2317)..............(B1000,  B1799,  B1002,  B1087), (B1000, B1011, B1087), (B1000, B1011, B1756)}.
Dan T = { 224, 2815, 4330, 9157, 9198, 9224, 2837,.................., 9736, 74, 444}.
Misalkan  min_support  =  0.1=  10%.  Berdasarkan  QT  diatas,  maka  dapat ditentukan  item-item  yang  dapat  dicari  support-nya,  Berikut  ini  adalah  cara perhitungan support untuk tiap item:
B1112 = 1 2 + 1 3 + 1 1 + 1 4 + 1 3 + 1 4 + 1 2 + 1 4 + 1 4 + 1 2 + 1 2 + 1 4 + 1 2 + 1 2 + 1 4 + 1 2 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 3 + 1 2 + 1 4
62
=
6 + 4 + 12 + 3 + 4 + 3 + 6 + 3 + 3 + 6 + 6 +3 + 6 + 6 + 3 + 6 + 6 + 4 + 3 + 4 + 6 + 3 12
= 106 12 62 = 0.14 (Memenuhi)
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 99
B1000 =
1 4 + 1 3 + 1 4 + 1 2 + 1 3 + 1 1 + 1 2 + 1 4 + 1 4 + 1 4  + 1 3 + 1 4 + 1 1 + 1 1 + 1 1 + 1 3 + 1 4 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 4 + 1 3 + 1 2 + 1 4 + 1 4 + 1 1 + 1 2 + 1 3 + 1 3 + 1 3 + 1 3 62 = 184 12 62 = 15.3 62 = 0.24 (memenuhi) dst......
Setelah didapatkan dari langkah - langkah diatas, yaitu B1000, B1002, dan B1112, di definisikan sebagai fuzzy set terhadap T, cara mendefinisikan item B1000 sebagai fuzzy set terhadap T = 9198 dan T = 4469. Berdasarkan perhitungan tersebut, maka item B1000, B1002, B1112 dan dapat di definisikan sebagai berikut:
μ B1000 =  {(1/4)/9157,  (1/3)/9198,  (1/4)/4040,  (1/2)/6065,  (1/3)/4122, (1/1)/4128,  (1/2)/4169,  (1/4)/4177,  (1/4)/126,  (1/4)/133, (1/3)/141, (1/4)/3682, (1/1)/134, (1/1)/139, (1/1)/3688,
(1/3)/3702,  (1/4)/4204,  (1/2)/4250,  (1/2)/4252,  (1/2)/4272, (1/2)/4288,  (1/2)/4531,  (1/3)/4545,  (1/4)/4571,  (1/3)/4597, (1/2)/4650,  (1/4)/4677,  (1/4)/9495,  (1/1)/4272,  (1/1)/4273, (1/2)/4427,  (1/3)/4469,  (1/3)/9697,  (1/4)/9736,  (1/3)/74, (1/3)/444}.
μ B1002 =  {(1/4)/4075,  (1/4)/4177,  (1/3)/4268,  (1/2)/4365,  (1/2)/4427, (1/3)/56,  (1/2)/2846,  (1/4)/4444,  (1/3)/4469,  (1/4)/4596, (1/2)/4804,  (1/3)/4844,  (1/3)/9697,  (1/1)/4959,  (1/4)/9701, (1/4)9736}. dst........
Dari item-item tersebut kemudian dicari confidence dari setiap kombinasi k- item yang memungkinkan, dimulai dari k=2.
(B1000 → B1002) = 1 4 + 1 3 + 1 4 199
12 = 10 12 199 12 = 10 199 = 0.05 (B1002 → B1000) = 1 4 + 1 3 + 1 4 37 6 = 10 12 37 6 = 5 37 = 0.13 dst.....
Nilai  confidence  dipakai  untuk  menentukan  rule  mana  saja  yang  merupakan interesting rule. Misalkan user menentukan min_confidence 5%, maka yang disebut sebagai interesting rule hanya rule yang nilai confidence >= 5%

## 3.3 Implementasi
Berikut adalah penerapan metode Fuzzy C-Covering untuk analisa pembelian di minimarket pada sistem
a. Halaman  Data  Master  merupakan  halaman  dimana  user  dapat  melihat, menambah,  menghapus  serta  merubah  data  master  sesuai  dengan  yang diinginkan.
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 100

## Gambar 1. Halaman Data Master
Sumber : Aplikasi Metode Fuzzy C-Covering untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Minimarket Xyz Banjarbaru. 2015
b. Halaman  Data  Transaksi  merupakan  halaman  dimana  user  dapat  melihat, menambah,  menghapus,  mengimport  serta  merubah  data  transaksi  sesuai dengan yang diinginkan.
Gambar 2. Halaman Data Transaksi
Sumber : Aplikasi Metode Fuzzy C-Covering untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Minimarket Xyz Banjarbaru. 2015
c. Halaman proses merupakan halaman dimana user dapat menghitung nilai Support dan confidence yang ada dengan menggunakan Algoritma Fuzzy C- covering .
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 101
Gambar 3. Halaman Data Transaksi
Sumber : Aplikasi Metode Fuzzy C-Covering untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Minimarket Xyz Banjarbaru. 2015

## 4.  SIMPULAN
Simpulan yang didapat dari penelitian ini adalah :
1. Pada  teknik  data  mining  menggunakan  metode  Fuzzy  C-Covering  untuk mencari  nilai  support dan  nilai  confidence.  Nilai  support  digunakan  untuk menunjukan seberapa besar tingkat dominasi suatu item untuk item set dari keseluruhan transaksi, nilai confidence dipakai untuk menentukan rule mana saja yang merupakan  interesting rule atau suatu ukuran yang menunjukan hubungan antar 2 item secara conditional.
2. Dari Proses perhitungan sistem  didapatkan bahwa nilai  analisis Algoritma Fuzzy C-Covering yang paling tinggi nilai confidencenya adalah : If Peralatan Bayi then Susu [Support = 0.131810193321617 %,
Confidence = 38.7096774193548%]
Artinya  :  Peralatan  Bayi  dan  Susu  dibeli  bersamaan  sebesar 0.131810193321617% dari keseluruhan data transaksi yang dianalisis dan 38.7096774193548%  dari semua konsumen yang membeli Peralatan Bayi Pjuga Susu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nita  Arianty,  “Aplikasi  Metode  Fuzzy  C-Covering  untuk  Analisis  Pola Pembelian Konsumen Pada Minimarket XYZ Banjarbaru” Skripsi Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru, 2016.
[2] Albion Research Ltd. (2007). Market Basket Analysis, http://www.albionresearch.com/data_mining/market_basket.php (diakses Desember 2015)
Metode Fuzzy C-Covering Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Minimarket(Nita Arianty)| 102
[3] Budhi, G. S., Resmana L., dan Osmand P. 2005. Penggunaan Metode Fuzzy c- Covering untuk Analisa Market Basket pada Supermarket. 6(1).http://petra.ac.id
[4] Grinffin Hansen. 2009. Perancangan Program Optimasi Penempatan Barang dengan Metode Fuzzy C-covering.
[5] Helm  L.  2007.  Fuzzy  Association  Rules.  An Implementation  in  R Tesis, Vienna University, Vienna.
[6] Herlinnairine, 2014. Entity Relationsship Diagram ERD dan Contoh Kasus https://herlinnairine.wordpress.com/2014/02/06/entity-relationship- diagram-erd-dan-contoh-kasus/
(diakses Desember 2015)
[7] Intan, Rolly; Mukaidono, Masao; A Proposal of Fuzzy Thesaurus Generated by Fuzzy Covering. IEEE. 2003: p. 167-172
[8] Kusrini dan Emha T. L. 2009. Algoritma Data Mining.
Yogyakarta: Penerbit Andi.