JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 2, Juli 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i2.964

## Implementasi Algoritma Max-Miner Untuk Rekomendasi Produk Pada Restoran Kafe Lo Aja

## Implementation of the Max-Miner algorithm for product recommendations in Café Lo Aja
Ghulam Prasetyo Utomo* 1 , Agung Triayudi 2 , Ira Diana Sholihati 3 1,2 Universitas Nasional, Jl Sawo Manila Pejaten Pasar Minggu Jakarta 1250, Telp: (021) 7806700, Faks : (021) 780718, Universitas Nasional
3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Email: 1 ccan.jaksel7@gmail.com, 2* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id,
3 iradiana2803@gmail.com

## Abstrak
Café  Lo  Aja  adalah  perusahaan  yang  menjual  makanan  dan  minuman.  Proses  bisnis yang dilakukan oleh perusahaan ini adalah membeli barang dari pemasok dan menjual produk ke pelanggan. Data transaksi penjualan akan menghasilkan tumpukan data yang semakin lama semakin  besar,  sehingga  dapat  menimbulkan  masalah  baru. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membuat  suatu  aplikasi  untuk  mengolah  suatu  data  transaksi  penjualan  sehingga  dapat menghasilkan  suatu  informasi  mengenai  pola  pembelian  konsumen  yang  nantinya  digunakan untuk  membantu  pihak  Café  Lo  Aja  untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  bisnis  dan menerapan data mining pada database transaksi penjualan item di Café Lo Aja. Penelitian ini menggunakan  data  transaksi  penjualan  Cafe  Lo  Aja  pada  tahun  2019  dengan  metode  Data Mining  Market  Basket  Analysis  dan  Algoritma  Max-Miner.  Penelitian  ini  menghasilkan  data yang  merupakan  aturan  asosiasi  dari  kumpulan  data  transaksi  penjualan.  Sehingga  dengan diketahuinya  pola  pembelian  produk  tersebut,  maka  pihak  pengelola  kafe  lo  aja  dapat memprediksi  kebutuhan  market  yang  akan  datang  yang  dapat  memperhitungkan  stock  barang apa  saja  yang  harus diperbanyak dan barang apa  saja  yang  stocknya harus  dikurangi  karena sedikitnya  persentasi  peminat.  Dengan  mengetahui  hasil  asosiasi  tersebut,  pihak  pengelola dapat  mengatur  tata  letak  menu  produk  menjadi  lebih  baik  karena  produk  yang  sering  dibeli akan  diletakkan  berdekatan.  Saran  pengembangan  aplikasi  yang  dapat  dilakukan  pada penelitian  selanjutnya  adalah  Sistem  dapat  dikembangkan  menjadi  aplikasi  mobile,  sehingga konsumen dapat memesan produk pada perangkat smartphone yang dimiliki.
Kata kunci— Max-Miner, Promosi, Data Mining, Penjualan, Market Basket Analysis

## Abstract
Café Lo Aja is a company that sells food and drinks. The business process carried out by  this  company  is  buying  goods  from  suppliers  and  selling  products  to  customers.  Sales transaction data will produce heaps of data that get bigger and bigger, so that it can cause new problems. The purpose of this research is to make an application to process a sales transaction data so that it can produce information about consumer purchasing patterns which will be used to  help  the  Cafe  Lo  Aja  to  make  business  decisions.  This  study  uses  Cafe  Lo  Aja  sales transaction  data  in  2019  with  the  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  method  and  the  Max- Miner Algorithm. This research produces data which is an association rule from a collection of

## CCS
sales  transaction  data.  So  that  by  knowing  the  pattern  of  purchasing  these  products,  the  cafe manager  can  predict  future  market  needs  that  can  take  into  account what  stock  items  must  be reproduced  and  what  items  should  be  reduced  because  of  the  small  percentage  of  interested ones.  By  knowing  the  results  of  the  association,  the  manager  can  adjust  the  layout  of  the product  menu  to  be  better  because  products  that  are  often  purchased  will  be  placed  close together. Suggested application development that can be done in further research is the system can  be  developed  into  a  mobile  application,  so  consumers  can  order  products  on  their smartphone devices.
Keywords— Max-Miner, Promotion, Data Mining, Café Lo Aja, Market Basket Analysis.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  sebuah  perusahaan  memiliki  tantangan  tentang  banyak  data.  Bagaimana mengolah data sehingga data dapat menghasilkan pengetahuan apa yang kita butuhkan. Banyak data  dalam  industri  telekomunikasi  dapat  digunakan  untuk  keunggulan  kompetitif.  Salah  satu teknik  untuk  memproses  banyak  data  adalah  data  mining.  Data  mining  adalah  teknik  untuk mengekstraksi pola dari data sehingga bisa mendapatkan wawasan dari data[1] . Menurut  Jiawei  Han[2],  banyak  orang  memperlakukan  penambangan  data  sebagai sinonim  untuk  istilah  lain  yang  populer  digunakan,  penemuan  pengetahuan  dari  data  (KDD), sementara  yang  lain  melihat  penambangan  data  hanya  sebagai  langkah  penting  dalam  proses penemuan  pengetahuan.  Ada  banyak  metode  penambangan  data,  seperti  aturan  asosiasi, klasifikasi,  pengelompokan,  analisis  pencilan,  dan  lain-lain.  Hal  terpenting  dalam  teknik  data mining  adalah  aturan  untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi  antar  himpunan  itemset  yang disebut  fungsi Association  Rules (Aturan  Asosiasi).  Beberapa  algoritma  yang  termasuk  dalam Aturan Asosiasi  adalah seperti AIS Algorithm, Apriori Algorithm, Max-Miner Algorithm, DHP Algorithm , dan Partition Algorithm [3]. Cafe Lo Aja adalah sebuah kafe yang berada berada di Kota Bogor. Hingga kini Cafe Lo Aja menjual  berbagai  macam  makanan  dan  minuman.  Sama  seperti  perusahaan  lainnya,  data transaksi  penjualan  akan  menghasilkan  tumpukan  data  yang  semakin  lama  semakin  besar, sehingga dapat menimbulkan masalah baru. Jika urusan ini dibiarkan, maka data-data transaksi itu  akan  menjadi  tumpukan  data  yang  merugikan  perusahaan  sebab  membutuhkan  media penyimpanan  atau  database  yang  semakin  besar.  Dalam  kompetisi  di  dunia  bisnis,  menuntut semua pengembang untuk mengejar suatu strategi jitu yang dapat menambah penjualan barang.
Dalam perancangan ini akan dibuat suatu percobaan untuk meningkatkan penjualan Cafe Lo  Aja dengan  menggunakan  metode data  mining  market  basket  analysis dan  algoritma Max- Miner. Data  transaksi  penjualan Cafe  Lo  Aja pada  tahun  2019  akan  dianalisis  menggunakan algoritma  Max-Miner dan  metode market  basket  analysis untuk  melihat  hubungan  asosiasi (korelasi)  antara  sejumlah  atribut  penjualan,  sehingga  nanti  hasilnya  dapat  digunakan  untuk pengembangan peningkatkan penjualan dan pemasaran produk makanan dan minuman.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  akan  dibuat  sebuah  aplikasi  untuk  mencari asosiasi  dari  sebuah  produk,  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  berupa  informasi  yang bermanfaat  bagi  pihak-pihak  terkait  dalam  meningkatkan  transaksi  penjualan  di Cafe  Lo  Aja . Khususnya untuk strategi pemasaran di Cafe Lo Aja .
Penelitian  terdahulu  membahas  penggunaan  Algoritma  Apriori  dalam  menentukan  pola pembelian  obat[4].  Hasil  yang  didapat  peneliti  dapat  mengetahui  pola  pembelian  obat  dengan cara melihat hasil dari kecendrungan konsumen membeli obat berdasarkan kombinasi 2 itemset. Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  waterfall,  yaitu  metode  yang menggambarkan  proses  software  development  dalam  aliran  sequential,  Serta  menggunakan Bahasa  pemprograman  Visual  Basic  6  dan  basis  data  Microsoft  Access[4].  Selanjutnya penelitian  mengenai  penentuan  pola  untuk  penjualan  pupuk  dengan  algoritma  FP-Growth[1]. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah berupa aturan yang merupakan kumpulan frequent
Implementasi Algoritma Max-Miner Untuk Rekomendasi Produk ...
itemset  dengan  nilai  confidence  yang  tinggi.  Hasil  perhitungan  nilai  support  dan  nilai confidence  dari  rule  yang  dihasilkan  maka  menentukan  strategi  pemasaran  dan  keterkaitan antara pupuk yang dijual sehingga dapat meningkatkan pelayanan kepada konsumen. Penelitian ini  menggunakan  Algoritma  FP-Growth  metode  dalam  data  mining  untuk  mencari  frequent itemset tanpa menggunakan candidate generation, dengan dibantu dengan software Rapidminer untuk  menentukan  hasilnya[1].  Selanjutnya  penelitian  mengenai  optimalisasi  kombinasi  menu di  Kane  Pizeria  Bandung  dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori[6].  Hasil  dari  penelitian  ini digunakan  untuk  menentukan  promosi  menu  bundling  di  Kane  Pizzeria  Bandung,  dengan menggunakan  metode  data  mining  untuk menemukan  pola-pola  dalam  data,  dimana  prosesnya harus  otomatis,  Penelitian  ini  juga  menghasilkan  sebuah  aplikasi  yang  ditulis  dengan  Bahasa Java dan Oracle sebagai Basis Datanya[6].
Perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  penggunaan  Algoritma Max-Miner dapat dideskripsikan menggunakan kerangka pencarian pohon enumerasi set-generik[3]. Urutan khusus yang dikenakan pada domain item mempengaruhi hubungan orang tua  / anak di pohon set-enumeration tetapi  tidak  kelengkapannya.  Angka  tersebut  mengasumsikan  urutan  leksikal statis  dari  item,  tetapi  kemudian  kami  menggambarkan  optimasi  yang  secara  dramatis meningkatkan kinerja  dengan  secara  heuristik  memesan  item  dan  secara  acak  menyusun ulang item-item tersebut berdasarkan basis per-simpul.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif. Dimana penelitian  deskriptif  adalah  suatu  bentuk  penelitian  yang  ditujukan  untuk  mendeskripsikan fenomena-fenomena  yang  ada,  baik  fenomena  alamiah  maupun  fenomena  buatan  manusia. Fenomena itu bisa berupa bentuk, aktivitas, karakteristik, perubahan, hubungan, kesamaan, dan perbedaan antara fenomena yang satu dengan fenomena lainnya.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara interview,  interview adalah  proses  memperoleh keterangan  untuk  tujuan  penelitian  dengan  Tanya  jawab  sambil  bertatap  muka. Interview yang dilakukan dalam  penelitian  ini,  yaitu  dengan menanyakan  langsung kepada owner  café  lo  aja. Tujuannya untuk  mengumpulkan  data  yang  diperlukan  serta  melakukan  kajian  pustaka  untuk mendukung dalam pengambilan hasil penelitian.
Masing–masing langkah dalam penelitian dapat diuraikan seperti gambar 1 berikut:
Gambar 1. Alur Proses Penelitian
a. Mendefinisikan Ruang Lingkup Masalah
Ruang  lingkup  masalah  yang  akan  diteliti  harus  ditentukan  terlebih  dahulu,  karena  tanpa mampu  menentukan  serta  mendefinisikan  batasan  masalah  yang  akan  diteliti,  maka  tidak akan pernah didapat suatu solusi yang terbaik dari masalah tersebut.
b. Pengolahan Data
Dengan  menganalisa  masalah  yang  telah  ditentukan  tersebut,  maka  diharapkan  masalah dapat  dipahami  dengan  baik.  Pada  analisa  masalah  ini  digambarkan  proses  pengambilan

## CCS
keputusan  dalam  pemilihan  konsentrasi  program  studi.  Metode  analisa  data  yang  dipakai untuk  menganalisis  kebutuhan  dalam  mengambil  keputusan  yang  optimal  telah  ditetapkan dengan menggunakan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
c. Menentukan Tujuan
Berdasarkan  pemahaman  dari  masalah,  maka  ditentukan  tujuan  yang  akan  dicapai  dari penulisan ini. Pada tujuan ini ditentukan target yang dicapai, terutama yang dapat mengatasi masalah-masalah yang ada.
d. Mempelajari Literatur
Untuk mencapai tujuan, maka dipelajari beberapa literatur-literatur yang diperkirakan dapat digunakan.  Kemudian  literatur-literaur  yang  dipelajari  tersebut  diseleksi  untuk  dapat ditentukan literatur-literatur mana yang akan digunakan dalam penelitian. Literatur diambil dari  internet,  yang  berupa  artikel  dan  jurnal  ilmiah  tentang Data  Mining  Market  Basket Analysis dan Algoritma Max-Miner serta bahan bacaan lain yang mendukung penelitian.
e. Mengumpulkan Data
Dalam pengumpulan data dilakukan observasi yaitu pengamatan secara langsung di tempat penelitian  sehingga  permasalahan  yang  ada  dapat  diketahui  secara  jelas.  Kemudian dilakukan interview yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  atau  data  yang dibutuhkan. Selain itu juga dilakukan studi kepustakaan yaitu dengan membaca buku-buku yang menunjang dalam melakukan penganalisaan terhadap data dan informasi yang didapat. Adapun data-data  yang  diperlukan dalam  penelitian  ini  adalah  data  transaksi  dari  Kafé  Lo Aja.
f. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  ini  untuk  memudahkan  dalam  pembuktian  hasil  analisa  yang sebelumnya dilakukan.
g. Analisa Hasil
Analisa  hasil  berdasarkan  perhitungan  algoritma  Max-Miner  dan  analisis  hasil  dari  sistem yang  dibangun  sehingga  menghasilkan  keputusan  yang  digunakan  untuk  pengambilan keputusan dalam penentuan pola penjualan produk di Kafé Lo Aja.

## 2.1 Algoritma Max-Miner
Kumpulan  data  adalah  serangkaian  transaksi  yang  ditetapkan  pada  domain  item  yang terbatas.  Transaksi  dapat  mewakili  hal-hal  seperti  barang  supermarket  yang  dibeli  oleh pelanggan  selama  kunjungan  belanja,  atau  karakteristik  seseorang  seperti  yang  dijelaskan  oleh balasannya  dalam  kuesioner  sensus.  Satu  set  item  yang  lebih  ringkas  disebut anitemset ,  dan itemset  sering  adalah  salah  satu  yang  terkandung  dalam  sejumlah  transaksi  di  atas  atau  sama dengan  dukungan  minimum  ( minsup )  ditentukan  oleh  pengguna.  Set  item  dengan  item  akan lebih  dikenal  sebagai k -itemset. Support dari  itemset l ,  dilambangkan  sup( l ),  adalah  jumlah transaksi yang mengandungnya. Parameter pemasukan kadang-kadang akan ditentukan sebagai persentase dari transaksi dalam kumpulan data dan bukan sebagai jumlah absolut dari transaksi.
Max-Miner dapat  dideskripsikan  menggunakan  kerangka  pencarian  pohon  enumerasi set-generik[3].  Idenya  adalah  untuk  memperluas  sets  over  domain  item  yang  dipesan  dan terbatas seperti yang diilustrasikan dalam Gambar  2 di mana empat item dilambangkan dengan posisi  mereka  dalam  pemesanan.  Urutan  khusus  yang  dikenakan  pada  domain  item mempengaruhi  hubungan  orang  tua  /  anak  di  pohon set-enumeration tetapi  tidak kelengkapannya.  Angka  tersebut  mengasumsikan  urutan  leksikal  statis  dari  item,  tetapi kemudian  kami  menggambarkan  optimasi  yang  secara  dramatis  meningkatkan  kinerja  dengan secara heuristik memesan item dan secara acak menyusun ulang item-item tersebut berdasarkan basis  per-simpul. Set-enumeration  trees bukan  struktur  data  seperti  hash  tree  atau  trie, melainkan digunakan untuk mengilustrasikan bagaimana set item harus dihitung secara lengkap dalam  masalah  pencarian.  Perhatikan  bahwa  pohon  dapat  mengkhianati  kedalaman-pertama, lebar  pertama,  atau  bahkan  terbaik-pertama  seperti  yang  diarahkan  oleh  beberapa  heuristik.
Implementasi Algoritma Max-Miner Untuk Rekomendasi Produk ...
Max-Miner  menggunakan  pencarian  murni  pertama-pertama  dari  pohon  set-enumerasi  untuk membatasi jumlah kartu yang dibuat atas data.
Gambar 2. Set-enumeration Tree Lebih Dari Empat Item[7]
Kunci  dari  pencarian set-enumeration yang  efisien  adalah  strategi  pemangkasan  yang diterapkan  untuk  menghapus  seluruh  cabang  dari  pertimbangan.  Tanpa  pemangkasan,  pohon pencarian set-enumeration untuk item yang sering akan mempertimbangkan setiap item di atas set semua item. Max-Miner menggunakan pemangkasan berdasarkan subset infrekuensi, seperti halnya Max-Miner, tetapi juga menggunakan pemangkasan berdasarkan frekuensi superset.
Untuk  membantu  upaya  pemangkasan,  akan  mewakili  setiap  simpul  di  pohon set- enumeration yang  disebut  kelompok  kandidat.  Grup  kandidat  terdiri  dari  dua  item.  Yang pertama,  disebut  kepala  dan  dilambangkan h(g), mewakili  itemset  yang  disebutkan  oleh  node, mewakili  itemset  yang  disebutkan  oleh  node.  Set  item  kedua,  disebut  ekor  dan  dilambangkan t(g), adalah  himpunan  terurut  dan  berisi  semua  item  yang  tidak  dalam h(g) yang  berpotensi dapat muncul di setiap sub-simpul. Sebagai contoh, simpul enumerasi itemset {1} pada gambar memiliki h(g) = {1} dan t(g) = {2, 3, 4}. Pemesanan item ekor mencerminkan bagaimana sub- node  akan  diperluas.  Dalam  kasus  pemesanan  leksikal  astatik  tanpa  pemangkasan,  ekor  dari setiap  kelompok  kandidat  adalah  sepele  dari  semua  item  mengikuti  item  terbesar  di  kepala sesuai  dengan  item  pemesanan.  Ketika  kita  menerapkan  pemangkasan  dan  penyusunan  ulang item dinamis, perlu untuk membuat item ekor eksplisit.
Prosedur utama Max-Miner dapat dijelaskan sebagai berikut. Dari akar pohon di level 0, hitung  dukungan  1-itemet.  Hanya  1-itemset  yang  sering  dapat  disebutkan  pada  level  1. Dalam contoh ini, 4 node dihasilkan pada level 1 jika 1,2, 3, dan 4 semuanya sering 1-itemset. Untuk node  g1,  yang  sesuai  dengan  item  1  pada  level  1,  kita  perlu  menghitung  dukungan  {h  (g1) ⋃ t(g1)}  =  {1,2,3,4}.  Jika  dukungan  dari  {h(g1) ⋃ t(g1)}  sama  dengan  atau  greaterthanminsup, maka  kita  tidak  perlu  memperluas  tiga  dari  nodeg1  apalagi.  Demikian  pula  untuk  thenodeg2, yang sesuai dengan item 2 pada level 1, dukungan {h(g2) ⋃ t(g2)} = {2,3,4} dihitung. Jika {h (g2) ⋃ t(g2)} sering terjadi, maka subnode node g2 tidak dihasilkan pada level 2.

## 2. 2 Algoritma Market Basket Analysis
Market Basket Analysis atau biasa dikenal Association Rule Mining adalah teknik data mining  yang  berasal  dari  bidang  pemasaran[4].  Teknik  ini  digunakan  untuk  menentukan produk-produk manakah yang akan dibeli oleh pelanggan secara bersamaan dengan melakukan analisis  terhadap  daftar  transaksi  pelanggan.  Dalam  prosesnya,  Market  Basket  Analysis  akan menganalisis  kebiasaan  membeli  (buying  habits)  dari  konsumen  dengan  menemukan  asosiasi antar  produk-produk  yang  berbeda  yang  diletakkan  konsumen  dalam  keranjang  belanja (shopping basket).
Metode asosiasi dikenal sebagai salah satu metode data mining yang menjadi dasar dari berbagai  metode  data  mining  lainnya.  Salah  satu  tahap  dari  analisis  asosiasi  yang  disebut analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining) menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan  algoritma  yang  efisien.  Penting  tidaknya  suatu  aturan  assosiatif  dapat  diketahui dengan  dua  parameter,  support  (nilai  penunjang)  yaitu  prosentase  kombinasi  item  tersebut.

## CCS
dalam  database  dan  confidence  (nilai  kepastian)  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam aturan  assosiatif.  Analisis  asosiasi  didefinisikan  suatu  proses  untuk  menemukan  semua  aturan assosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  support  (minimum  support)  dan  syarat minimum untuk confidence(minimum confidence) [5].
Proses  market  basket  analysis  dimulai  dengan  transaksi  yang  terdiri  dari  satu/lebih penawaran  produk/jasa  dan  beberapa  informasi  dasar  suatu  transaksi.  Hasil  dari  market  basket analysis adalah berwujud aturan assosiasi (association rules).
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴  ⇒ 𝐵)   =  𝑃(𝐴 ∪ 𝐵) … (1)
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 ⇒ 𝐵) = 𝑃(𝐵  𝐴) = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡_𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝐴⋃𝐵) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡_𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝐴) … . (2)
Persamaan  1  menjelaskan  bahwa  nilai  support  itemset  (group  variasi  produk)  A terhadap itemset B sebesar probabilitas dari gabungan itemset A dan B. Sedangkan Persamaan 2 menjelaskan  bahwa  persentase  keyakinan  (confidence)  itemset  A  terhadap  itemset  B  sebesar probabilitas dari gabungan itemset A dan B dibagi probabilitas itemset A.
Pengertian minimum support count adalah nilai minimum transaksi yang terlibat dalam setiap  pembelian  itemset  (group  variasi  produk).  Sedangkan  confidence  adalah  besar  nilai keyakinan  atau  kepastian  bahwa  suatu  itemset  lain  akan  turut  dibeli  pada  saat  bersamaan pembelian suatu itemset tertentu.
Pada  proses  market  basket  analysis  bagian  yang  paling  membutuhkan  waktu  terbanyak adalah  proses  pencarian  kandidat  support  count  Untuk  memperoleh  hasil  terbaik  dalam  segi waktu  dan  kinerja  maka  proses  pencarian  kandidat  support  count  dapat  dilakukan  secara serentak maupun terdistribusi. Serentak artinya proses pencarian dilakukan serentak pada setiap tingkat variasi itemset. Terdistribusi artinya proses pencarian pada setiap tingkat variasi itemset dibagi sejumlah itemset yang dihasilkan dari proses sebelumnya.
Penentuan  nilai  minimum  support  count  dan  persentase  minimum  confidence  sebaiknya tidak terlampau kecil. Untuk itu besar dan kecil nilai / persentase minimum sangat bergantung pada  ukuran  database  yang  diolah  serta  bidang  usaha  perusahaan  tersebut.  Terdapat  saran  lain pengukuran  hasil  market  basket  analysis,  yaitu  peningkatan  (improvement).  Improvement merepresentasikan  seberapa  baik  sebuah  aturan  dalam  memprediksi  hasil  daripada  sekedar mengasumsikan hasil pada tempat yang utama.
𝑖𝑚𝑝𝑟𝑜𝑣𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 = 𝑝(𝑐𝑜𝑛𝑑𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑎𝑛𝑑 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡) 𝑝(𝑐𝑜𝑛𝑑𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙).𝑝(𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡) … . (3)
Persamaan 3 menampilkan perhitungan improvement. Dari persamaan tersebut dijelaskan bahwa besar nilai improvement diperoleh dari probabilititas gabungan penentu (conditional) dan hasil  (result)  dibagi  dengan  hasil  perkalian  antara  probabilititas  penentu  dengan  probabilititas hasil.  Ketika  improvement  lebih  besar  dari  1  maka  hasil  aturan  menjadi  lebih  baik  dari  pada kesempatan acak dan merupakan hasil yang berguna. Dari rumus ini dapat disimpulkan bahwa nilai  improvement  akan  semakin  besar  bila  nilai  probabilitas  penentu  (conditional)  dan probabilitas  hasil  (result)  semakin  kecil.  Misalkan  nilai  probabilitas  penentu  sebesar  3%,  nilai probabilitas  hasil  sebesar  2  %  dan  nilai  probabilitas  gabungan  dari  penentu  dan  hasil  sebesar 1%. Nilai improvement yang dihasilkan adalah 0,01 / (0,03 0,02) = 16,6.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem informasi yang berjalan saat ini di Kafe Lo Aja dapat memberikan hasil yang cukup akurat, namun dari hasil pengamatan ternyata masih terdapat beberapa kekurangan yang menyebabkan  pengolahan  data  cukup  sulit  dilakukan.  Beberapa  masalah  tersebut  dapat diuraikan pada gamabr 3 sebagai berikut:
Implementasi Algoritma Max-Miner Untuk Rekomendasi Produk ...
a. Dalam  pengolahan  data  penjualan  dan  pembelian  serta  persediaan  barangnya  belum menggunakan  sistem  yang  terkomputerisasi,  tetapi  masih  menggunakan  sistem  manual dalam arti masih menggunakan buku tebal dalam mengolah dan menyimpan data-datanya.
b. Arsip penting berupa kertas dapat hilang dan mudah rusak.
c. Masih  kurangnya  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  pengolahan  data  yang  ada  pada sistem yang sedang berjalan saat ini.
d. Sering  kali  terjadi  keterlambatan  dalam  penyusunan  laporan  dikarenakan  harus mengumpulkan  dokumen-dokumen  yang  tidak  teratur  terlebih  dahulu  serta  tidak  adanya sistem yang dapat mengakumulasi data secara otomatis.

## Gambar 3. Flowmap Document
3.1  Flowchart Sistem Usulan
Flowchart  atau  diagram  alir  merupakan  sebuah  diagram  dengan  simbol-simbol  grafis yang  menyatakan  aliran  algoritma  atau  proses  yang  menampilkan  langkah-langkah  yang

## CCS
disimbolkan  dalam  bentuk  kotak,  beserta  urutannya  dengan  menghubungkan  masing-masing langkah  tersebut  menggunakan  tanda  panah.  Diagram  ini  bisa  memberi  solusi  selangkah  demi selangkah untuk penyelesaian masalah yang ada di dalam proses atau algoritma tersebut.
Gambar 3 Flowchart
3.2  Perhitungan Max-Miner 1. Mencari nilai support setiap item
Tabel 1 Frekuensi Per Item Kode Frekuensi 001 3 020 2 061 7 078 3
Implementasi Algoritma Max-Miner Untuk Rekomendasi Produk ...
079 3 087 2 099 2 117 2 080 5 087 2 Minimal support (min_sup) untuk contoh ini adalah 3. Jadi item yang support -nya di bawah 3 tidak dikerjakan.
Tabel 2 Item Yang Memenuhi Min_Sup
2. Mencari frekuensi untuk 2- itemset Tabel 3 Node 001 Item Frekuensi 001-061 1 001-078 0 001-079 0 001-080 2 001-099 0 Tabel 4 Node 061 Item Frekuensi 061-078 2 061-079 3 061-080 1 001-089 0 Tabel 5 Node 078 Item Frekuensi 078-079 2 078-080 0 078-099 1 Tabel 6 Node 079 Item Frekuensi 079-080 0 079-099 1 Tabel 7Node 080 Item Frekuensi 080-099 0
Dikarenakan  min_sup  =  3  maka  hasil max  pattern adalah  061-079  (Es  Teh  Manis  – Strawberry Milk Shake) dengan frekuensi 3.
3.3  Perhitungan Market Basket Analysis Setelah  menemukan maximal  frequent  item ,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  dengan menghitung confidence aturan asosiatif.
1. Menghitung nilai support
Kode Frekuensi 001 3 061 7 078 3 079 3 080 5
CCS
Dari data di hasil max pattern maka dapat dihitung nilai peluang untuk item 061 dan item 079.
𝑃(061) = 𝑝𝑒𝑙𝑢𝑎𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 061 = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 061 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 7 15 𝑃(079) = 𝑝𝑒𝑙𝑢𝑎𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 079 = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 079 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 3 15
𝑃(061  ∩ 079) = 𝑝𝑒𝑙𝑢𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑗𝑎𝑑𝑖𝑛𝑦𝑎 061 𝑑𝑎𝑛 079 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 = 3 15
Kemudian dihitung nilai support -nya. 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 061 => 079 ) =  𝑃 ( 061 ∪ 079 ) = 𝑃( 061 ) + 𝑃( 079 ) − 𝑃( 061 ∩ 079 ) = 7 15 + 3 15 − 3 15 = 7 15 = 0.47 ∗ 100% = 47
2. Menghitung nilai confidence 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 ( 061 => 079 ) =  𝑃 ( 061 | 079 )
= 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖𝑡𝑒𝑚 061 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 079 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 061 = 3 7 = 0 . 43 ∗ 100% = 43%
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 ( 079 => 061 ) =  𝑃 ( 079 | 061 ) = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖𝑡𝑒𝑚 061 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 079 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 079 = 3 3 = 1 ∗ 100% = 100%
Dari perhitungan di atas di dapat aturan asosiasi sebagai berikut:
Tabel 11 Aturan Asosiasi
Hasil Aturan Confidence Jika  membeli  Es  Teh  Manis,  maka  akan  membeli Strawberry Milk Shake 3 7 43% Jika membeli Strawberry Milk Shake, maka akan membeli Es Teh Manis 1 100%

## 3. Hasil Perhitungan nilai Support dan nilai Confidence
Hasil perhitungan diatas menghasilkan sebuah Aturan asosiasi final. Aturan asosiasi final terurut berdasarkan minimal support dan minimal confidence yang telah ditentukan menggunakan metode Max- Miner dan Market Basket Analysis, dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 12 Aturan Asosiasi Final Aturan Support Confidence Jika  membeli  Es  Teh  Manis,  maka akan  membeli  Strawberry  Milk Shake 47% 43% Jika  membeli  Strawberry  Milk Shake,  maka  akan  membeli  Es  Teh Manis 47% 100%
Tabel  aturan  asosiasi  final  menjelaskan  tentang support dan confidence dari  masing- masing  kombinasi  2 itemsets. Hasil  perhitungan support pada  tabel  aturan  asosiasi  final didapatkan  dari  jumlah  transaksi  mengandung  A  dan  B  dibagi  total  transaksi.  Sedangkan confidence didapatkan  dari  jumlah  transaksi  mengandung  A  dan  B  dibagi  jumlah  transaksi mengandung  A.  Hasil  perkalian support dan confidence itulah  yang  menjadi  hasil  akhir  dari algoritma Max-Miner.
Berdasarkan  aturan  asosiasi  final  diatas,  dapat  diketahui  produk  yang  paling  banyak terjual pada Kafe Lo Aja adalah Strawberry Milk Shake.
Implementasi Algoritma Max-Miner Untuk Rekomendasi Produk ...
3.4  Implementasi Sistem
1. Halaman Login
Gambar 4. Tampilan Halaman Login Gambar 4 merupakan tampilan halaman yang memuat menu login . user harus memasukan username dan password yang  sudah  didaftarkan.  Jika  valid username dan password yang dimasukan akan membuka halaman menu utama.
2. Halaman Daftar Produk
Gambar 5. Tampilan Halaman Daftar Produk
Gambar 5 yaitu halaman data barang yang berfungsi untuk mengelola data barang yang dapat di tambah, edit, dan hapus.

## 3. Halaman Data Transaksi Penjualan
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Transaksi Penjualan

## CCS
Gambar  6  yaitu  halaman  data  transaksi  penjualan,  yang  akan  diolah  dengan  algotirma max-miner  dan  market  base  analys,  sehingga  menghasilkan  pola  asosiasi  antar  produk  dan memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan.

## 4. Halaman Penjualan
Gambar 7. Tampilan Halaman Penjualan
Gambar  7  yaitu  halaman  penjualan  berfungsi  sebagai  halaman  untuk melakukan  transaksi antara admin dan pelanggan, dimana admin dapat merekomendasikan produk unggulan yang ada di Kafe Lo Aja.
Dengan aplikasi ini dapat diketahui asosiasi barang apa saja yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen di Kafe Lo Aja, mencari pola frekuensi tinggi dengan aturan Association Rules dari Frequent  Itemset  untuk  mendapatkan  hasil  support  dan  confidence  yang  nantinya  informasi  ini dapat  memberikan  pertimbangan  tambahan  bagi  konsumen  dalam  pengambilan  keputusan  untuk pembelian produk pada Kafe Lo Aja.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan implementasi dan hasil uji coba yang dilakukan, makan dapat disimpulkan hasil penelitian ini sebagai berikut :
a. Penerapan  data  mining  pada  data  transaksi  penjualan  direstoran  kafe  lo  aja  menggunakan algoritma max-miner
b. Dengan  aplikasi  ini  dapat  diketahui  asosiasi  barang  apa  saja  yang  sering  dibeli  bersamaan oleh  konsumen  di  Kafe  Lo  Aja,  mencari  pola  frekuensi  tinggi  dengan  aturan  Association Rules dari Frequent Itemset untuk mendapatkan hasil support dan confidence yang nantinya informasi  ini  dapat  memberikan  pertimbangan  tambahan  bagi  konsumen  dalam pengambilan keputusan untuk pembelian produk pada Kafe Lo Aja
c. Algortima  max-miner  telah  berhasil  diterapkan  untuk  menganalisis  market  basket  antar produk pada transaksi yang terjadi di database Restoran Kafe Lo Aja

## 5. SARAN
Penelitian ini masih jauh sempurna dan dapat dikembangkan lagi terlebih lanjut. Sistem dapat dikembangkan menjadi aplikasi mobile, alasannnya agar konsumen bisa memesan produk langsung  dari  smartphone  masing-masing.  Dan  bisa  mengetahui  langsung  produk-produk andalan  yang  ada  di  restoran  café  lo  aja,  tanpa  adannya  rekomendasi  langsung  dari  karyawan restoran setempat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Firman,  C.  E.  (2019).  Penentuan  Pola  yang  Sering  Muncul  untuk  Penjualan  Pupuk Menggunakan Algoritma Fp-growth. Informatika , 9 (2), 1-8.
[2]. Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). Data mining: concepts and techniques . Elsevier.
Implementasi Algoritma Max-Miner Untuk Rekomendasi Produk ...
[3]. Fauziah,  S.  (2018).  Penerapan  Metode  FIFO  Pada  Sistem  Informasi  Persediaan Barang. Jurnal Teknik Komputer , 4 (1), 98-108.
[4]. Yanto, R., & Khoiriah, R. (2015). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori  dalam  Menentukan  Pola  Pembelian  Obat. Creative  Information  Technology Journal , 2 (2), 102-113.
[5]. Fahmi,  I.  (2018).  Analisis  Order  Produk  Toko  Elektronik  Menggunakan  Teknik  Data Mining. JURNAL SPEKTRO , 1 (1), 42-46.
[6]. Yuliana,  W.  (2018). Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  Mengoptimalkan  Kombinasi Menu  di  Kane  Pizzeria  Bandung (Doctoral  dissertation,  UIN  Sunan  Gunung  Djati Bandung).
[7]. Thron,  C.,  Tran,  K.,  &  Ali,  A.  (2019).  A  Low-Complexity,  Low-Memory  Frequent Itemset  Mining  Algorithm  for  Transactions  With  Sorted  Items. Low-Memory  Frequent Itemset Mining Algorithm for Transactions With Sorted Items (June 2, 2019) . [8]. Riszky,  R.,  &  Sadikin,  M.  (2019).  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , 7 (3), 103- 108.
[9]. Purnia,  D.  S.,  &  Warnilah,  A.  I.  (2017).  Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) , 2 (2).
[10]. Nurhuda,  A.,  Adytia,  P.,  &  Hidayat,  R.  (2019).  Algoritma  Apriori  Untuk  Rekomendasi Produk  Pada  Website  Penjualan  UD  Rahmat  Becled.  Information  Management  for Educators and Professionals : Journal of Information Management , 4 (1), 11-20.
[11]. Djamaludin,  I.,  &  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.
[12]. Al  Syahdan,  S.,  &  Sindar,  A.  (2018).  Data  Mining  Penjualan  Produk  Dengan  Metode Apriori  Pada  Indomaret  Galang  Kota. Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan  Teknologi Informasi (JNKTI) , 1 (2).
[13]. Salam, A., & Sholik, M. (2018). Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce OrderMas. Techno. com , 17 (2), 158-170.
[14]. Triayudi,  A.  (2017).  Mengukur  Tingkat  Pembiayaan  Kredit  Pada  PT.  Trihamas  Finance Menggunakan  Algoritma  Apriori-Data  Mining. ProTekInfo  (Pengembangan  Riset  dan Observasi Teknik Informatika) , 4 , 1-5.
[15]. Sholihati,  I.  D.,  Irmawati,  I.,  &  Glory,  D.  (2017).  Aplikasi  Data  Mining  Berbasis  Web Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  Data  Penjualan  di  Apotek. Prosiding SNATIKA , 4 , 121-126.