JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 2, Tahun 2022, Halaman 278 - 289 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## GUI R UNTUK ANALISIS KERANJANG BELANJA DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA SUATU PERUSAHAAN E-COMMERCE
Ryan Anugrah 1 , Tatik Widiharih 2 , Sugito 3
1,2,3Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
e-mail : ryan18ln@gmail.com

## ABSTRACT
Technological developments help people live easier. One of the technological developments is being able to trade digitally or it can be called e-commerce. To increase revenue, e-commerce companies collect consumer sales history data  that can be analyzed and obtain information about consumer habits. One of  the analyzes that can be used is shopping basket analysis which aims to find a pattern in transaction data. In data processing and analysis is done using  the R program computation  and GUI R is made  with a  recommendation system simulation. The results of the shopping cart analysis produce as many as 22 rules using a minimum support of 0.06 and a confidence of 0.5. The greater the support value, the more often the product or rule is purchased by consumers from all data transactions and vice versa. Meanwhile, the greater the trust value, the more often the products purchased under the regulation are purchased together. Thus, the information can be used to help carry out promotions to increase sales by the company .
Keywords : Data Mining, Association Rule, Market Basket Analysis, Algorithm Apriori, E-commerce

## 1. PENDAHULUAN
Ada berbagai macam teknologi yang telah berkembang hingga saat ini. Salah satunya adalah internet, internet merupakan teknologi yang membuat hilangnya jarak yang ada dari manusia satu yang ada di belahan bumi dengan yang ada di belahan bumi lainnya. Selain hilangnya  jarak  komunikasi  antar  manusia,  internet  juga  membantu  manusia  dalam perdagangan sehingga memiliki pasar yang luas. Perdagangan tersebut biasa disebut sebagai electronic  commerce .  Perdagangan  elektornik  atau E-commerce adalah  hasil  teknologi informasi yang saat ini sedang berkembang dengan begitu cepat terhadap pertukaran barang, jasa dan informasi melalui sistem elektornik seperti: internet, televisi, dan jaringan komputer lainnya (Limbong, 2019).
Suatu  perusahaan  pasti  melakukan  analisis  untuk  meningkatkan  pemasukkan  dan melakukan promosi untuk membuat lebih banyak pelanggan yang membeli atau berbelanja pada perusahaan tersebut. Begitu juga dengan yang dilakukan oleh perusahaan e-commerce, dari berbagai transaksi yang telah terjadi tersimpan data penjualan produk. Berdasarkan data penjualan  produk  tersebut  dapat  dilakukan  berbagai  analisis  yang  dapat  membantu mengembangkan usahanya. Salah satunya ialah analisis keranjang belanja.
Analisis  keranjang  belanja  atau  Market  basket  analysis  adalah  suatu  teknik matematis  yang  dipakai  secara  umum  oleh  profesional  pemasaran  untuk  mengungkap persamaan atau hubungan keterikatan antar produk maupun antar kumpulan produk. Market basket  analysis  menentukan  produk  apa  yang  dibeli  bersamaan.  Setelah  perusahaan mengetahui  ketika  satu  produk  akan  dibeli  bersamaan  dengan  produk  lainnya,  maka perusahaan  dapat  memasarkan  dan  menjadikan  pembeli  produk  tertentu  sebagai  target prospek untuk produk lainnya. Hal ini akan meningkatkan tingkat efektivitas pemasaran dan taktik penjualan dengan menggunakan data konsumen yang tersedia (Haryanto, 2011).
Data-data penjualan dianalisis untuk mencari pola keterikatan untuk tiap-tiap barang Setelah  pola  keterikatan  tiap  barang  didapat,  kemudian  dicari  tingkat  keterikatannya. Tingkat  keterikatan  dari  tiap  barang  dapat  berbeda-beda  tergantung  dari  data  yang  ada.
Setiap  keterikatan  dari  1  barang  dengan  barang  lainnya  dikenal  dengan  istilah  rule  atau aturan. Jika analisis ini dilakukan secara manual, tentu membutuhkan waktu dan tenaga yang cukup banyak. Sehingga analisisnya dilakukan menggunakan komputasi salah satu program yang dapat digunakan untuk melakukan analisis ini yaitu program R.
Dalam  analisis  akan  dibetuk  suatu  GUI  pada  program  R  yang  bertujuan  untuk memudahkan bagi pengguna yang ingin mengalisis data transaksinya menggunakan analisis keranjang  belanja.  Selain  itu  pada  GUI  yang  akan  dibuat  terdapat  simulasi  rekomendasi produk.  Simulasi  tersebut  untuk  melihat  satu  produk  dapat  direkomendasikan  dengan produk-produk lain yang memiliki kemungkinan untuk dibelanjakan secara bersamaan yang diperoleh dari hasil analisis keranjang belanja.
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  dari  informasi  yang  ada  akan  dilakukan  analisis berupa analisis keranjang belanja. Analisis dilakukan untuk menggali informasi - informasi tentang kebiasaan konsumen dalam membeli produk yang ditransaksikan dari data yang ada. Sehingga  dari  analisis  yang  dilakukan  nantinya  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan dengan informasi yang didapatkan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Ruth (2003), definisi  e-commerce adalah penggunaan komunikasi elektronik dan  teknologi    informasi  dalam transaksi  bisnis  untuk  menciptakan,  mentransformasikan, dan  mendefinisikan  kembali  hubungan  penciptaan  harga  di  antara  organisasi,  dan  antara organisasi dan individu.
Mengacu  pada  penelitian  Mougayar  (dalam  Soliman  dan  Youssef,  2003)  mengenai ukuran dalam menentukan nilai suatu bisnis, E-Commerce mempunyai beberapa kelebihan nilai bisnis yaitu:
1. Reducing cost
2. Process simplification
3. Improving customer service
4. Generating new revenue
5. Taking faster decisions
Perilaku  konsumen  adalah  aktivitas  konsumen  dalam  memutuskan  untuk  membeli, menggunakan, serta mengkonsumsi membeli barang dan jasa termasuk dalam faktor-faktor pelanggan  yang  dapat  menimbulkan  keputusan  mereka  apakah  akan  membeli  dan menggunakan  produk.  Setiap  pelanggan  memiliki  kebutuhan  dan  kecenderungan  yang berbeda  pula  karena  memiliki  perilaku  yang  berbeda  dalam  memenuhi  hal-hal  tersebut. Namun,  jika  terjadi  perilaku  yang  berbeda  memenuhi  kebutuhan  mereka,  mereka  masih memiliki beberapa kesamaan, salah satunya berkeinginan untuk memaksimalkan kepuasan mereka  dalam  mengkonsumsi  produk  atau  layanan  yang  diperlukan  (Kurniawan  et  al., 2018).
Berdasarkan  pada  sudut  pandang  fungsi  statistik  dalam  sebuah  penelitian,  statistik deskriptif (deduktif) dapat diartikan sebagai statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan fenomena-fenomena  terteliti  berdasarkan  data  yang  terkumpul.  Statistik  deskriptif  tidak bermaksud  menarik  sebuah  kesimpulan,  namun  hanya  terbatas  pada  penyajian  data  yang telah terkumpul dan diolah/disusun dalam bentuk tabel, grafik (diagram), tendensi sentral dan  variasi  (variabilitas),  agar  dapat  memberi  gambaran  yang  teratur,  ringkas,  dan  jelas mengenai data suatu peristiwa atau keadaan (Mundir, 2012).
Penyusunan  dan  pengklasifikasian  data  yang  telah  terkumpul,  sebagaimna  yang  kita ketahui  bersama,  merupakan  cara  yang  perlu  ditempuh  agar  mudah  diamati, diinterpretasikan  dan  diproses  lebih  lanjut.  Atas  dasar  kaidah  ilmu  statistik,  upaya  itu
dilakukan dengan menyusun  suatu distribusi frekuensi (frequency distribution). Distribusi frekuensi (atau sering disebut dengan tabel distribusi frekuensi) merupakan penyusunan data menurut besar kecilnya data itu dalam beberapa kelas tertentu. Melalui distribusi frekuensi, data akan dikelompokkan ke dalam beberapa golongan dengan menerapkan kaidah tertentu.
Menurut  Santoso  dan  Hamdani  (2007),  Penyajian  data  dalam  bentuk  diagram  ini bertujuan  untuk  memudahkan  para  pembaca  terutama  orang  awam  yang  tidak  biasa mengambil  informasi  dari  data  mentah  yang  belum  diolah.  Penyajian  data  dalam  bentuk diagram dapat ditentukan sesuai dengan kebutuhan informasi yang diperlukan .
Menurut  Agrawal,  R  (dalam Tampubolon  et  al.,  2013),  data  mining  diartikan  sebagai menambang  data  atau  upaya  untuk  menggali  informasi  yang  berharga  dan  berguna  pada database yang sangat besar. Menurut  Linoff dan Berry (2011),  data mining adalah proses bisnis untuk mengeksplorasi sejumlah data yang besar untuk menemukan pola dan aturan yang  bermakna.  Menurut  Hermawati  (2013),  data  mining  adalah  proses  yang memperkerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  (mahine  learning)  unuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.
Tujuan dari data mining yaitu, untuk mendapatkan pengetahuan yang masih tersembunyi di dalam bongkahan data (Susanto dan Suryadi, 2010). Di dalam data mining terdapat istilah pattern  recognition  atau  pengenalan  pola  yang  tepat  digunakan  karena  pengetahuan  yang hendak digali memang berbentuk pola-pola yang mungkin juga masih perlu digali dari dalam bongkahan data (Susanto dan Suryadi, 2010).
Aturan  asosiasi  digunakan  untuk  mendeteksi  hubungan  umum  antara  item,  sehingga membuat analisis keranjang pasar sebagai  aplikasi praktis inferensi dan penggunaan aturan (Berry  dan  Browne,  2006).  Analisis  keranjang  belanja  tidak  mengacu  pada  suatu  teknik melainkan  sesuai  dengan  namanya  yaitu,  merujuk  pada  serangkaian  masalah  bisnis  yang terkait dengan pemahaman data transaksi penjualan. Aplikasi dari analisis ini telah diperluas ke  banyak  domain  berbeda.  Misalnya,  aplikasi  analisis  keranjang  pasar  yang  lebih  baru adalah untuk memahami bagian-bagian situs web  yang dikunjungi pelanggan  (Linoff dan Berry, 2011).
Aturan asosiasi pertama kali diperkenalkan oleh Agrawal et al. pada tahun 1993 sebagai sarana  untuk  menentukan  hubungan  di  antara  set  item  dalam  database.  Aturan  asosiasi, seperti  clustering,  adalah  bentuk  unsupervised  learning  dan  telah  diterapkan  ke  banyak bidang seperti bisnis ritel, web mining, dan text mining (Berry dan Browne, 2006). Aturan asosiasi yang berbentuk “if … then …” atau “jika … maka …” merupakan bentuk umum yang akan dihasilkan dari aturan asosiasi (Susanto dan Suryadi, 2010).
Misalkan  I  =  {i1,  i2,  …,  id  }  menjadi  himpunan  semua  item  dalam  data  keranjang belanja dan T = {t1, t2, …, tN} menjadi himpunan semua transaksi. Setiap transaksi ti berisi subset item yang dipilih dari I. Dalam analisis asosiasi, kumpulan nol atau lebih item disebut itemset.Jika itemet berisi k item, itu disebut k-itemset. Misalnya, {Tomat, Bawang putih , Bawang merah} adalah contoh 3-itemset. Set null (atau kosong) adalah itemset yang tidak mengandung item apa pun (Tan et al., 2004).
Menurut Kusrini (dalam Listriani et al., 2018), metodologi dasar aturan asosiasi terbagi menjadi dua tahap, yaitu :
1. Analisis pola frekuensi tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support (penunjang)  yaitu persentase item item atau kombinasi item yang ada pada database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:

## Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Sedangkan nilai dari support 2 item diperoleh dari rumus berikut :
Support (A → B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
2. Pembentukan aturan asosiatif
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  maka  dicari  aturan  asosiatif  yang memenuhi syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan asosiatif “ Jika A maka B” = (A → B).
Confidence (A→B)  = P(B|A)

## = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑑𝑎 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑑𝑎 𝐴
Menurut Linoff dan Berry, 2011, teknik aturan asosiasi harus memisahkan yang kuat dari yang lemah, jadi dari sejumlah besar aturan yang mungkin, hanya  yang terbaik  yang dipilih. Tiga metode tradisional untuk mengukur kebaikan aturan asosiasi adalah support, confidence, dan lift.
a. Support  mengukur  jumlah  atau  proporsi  transaksi  yang  mengandung  semua  item dalam aturan.
b. Confidence  mengukur  seberapa  baik  aturan  dalam  memprediksi  sisi  kanan (consequent),  dengan  membandingkan  seberapa  sering  sisi  kanan  (consequent) muncul ketika kondisi di sisi kiri (antecedent).
c. lift adalah ukuran untuk melihat seberapa baik performa aturan tersebut. Lift dihitung sebagai  rasio  confidence  aturan  dengan  prevalensi  sisi  kanan.  Atau  dapat  di  tulis dengan rumus berikut :

## Lift (A→B) = confidence (A→B) 𝐽𝑢𝑚𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐵
Jika lift lebih besar dari 1, aturan yang dihasilkan lebih baik dalam memprediksi hasil daripada menebak apakah sisi kanan aturan ada berdasarkan frekuensi item dalam data. Jika lift kurang dari 1, aturan berjalan lebih buruk daripada menebak yang diinformasikan
Sistem rekomendasi membantu pengguna untuk mengidentifikasi produk yang sesuai dengan kebutuhan, kesenangan, dan keinginan user. Sistem rekomendasi akan membimbing user  untuk  menemukan  produk  yang  relevan  dan  berguna  dari  banyaknya  produk  yang tersedia (Prasetya, 2017).
Menurut Tang et al. dalam Prasetya, (2017) sejak pertama kali ditemukan pada tahun 1990, ada banyak penelitian mengenai sistem rekomendasi dilakukan. Sistem rekomendasi mulai diaplikasikan ke berbagai bidang dengan metode yang berbeda seperti Content Based, Collaborative  Filtering,  dan  Hybrid.  Sistem  rekomendasi  yang  menggunakan  metode Content  Based  menggunakan  kesamaan  produk  untuk  ditawarkan  kepada  penggguna. Namun, metode Content Based memiliki kelemahan yaitu ketika fitur konten yang tersedia terbatas,  maka  akurasi  rekomendasi  yang  dihasilkan  cukup  rendah  (Yuan  et  al.  dalam Prasetya, 2017).
Collaborative Filtering adalah metode yang paling sering digunakan untuk membangun system rekomendasi. Metode ini bergantung pada Riwayat pemilihan atau riwayat penilaian (Su  dan  Khoshgoftaar  dalam  Prasetya,  2017).  Metode  Hybrid  menggabungkan  metode Content Based dan Collaborative Filtering untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih baik (Tang et al. dalam Prasetya, 2017).
Hubungan  antara  aturan  asosiasi  dan  filter  kolaboratif    alami  karena  masalah  aturan asosiasi  pertama  kali  diusulkan  dalam  konteks  menemukan  hubungan  antara  data supermarket.  Aturan  asosiasi  secara  alami  didefinisikan  atas  data  biner,  meskipun pendekatan dapat diperluas ke data kategorikal dan numerik dengan mengubah tipe data ini menjadi data biner (Agrawal, 2016).
R Analytics (atau bahasa pemrograman R) adalah perangkat lunak sumber terbuka gratis (open-source) yang digunakan untuk komputasi statistik. Bahasa ini dibangun khusus untuk,
dan  digunakan  secara  luas  oleh  olah  data  statistik  serta  penggalian  data  (Prasetyo  et  al., 2020). Pemanfaatan R dikalangan para peneliti dan pengajar statistika pada umumnya, kalah populer  dengan  software  software  berbayar  seperti  SPSS,  MINITAB.  Salah  satu penyebabnya  adalah  karena  program  R  (sebagaimana  kebanyakan  open  source)  sebagian besar menggunakan pendekatan skrip atau CLI (Command Line Interface), yang lebih cocok untuk para pengembang, bukan  para pengguna statistika. Sebenarnya usaha untuk membuat kemampuan  R  bisa  diakses  melalui  menu  grafis,  GUI  (Graphical  User  Interface)  telah dimulai oleh beberapa pengembang untuk berbagai flatform  (Tirta, 2015).
Menurut Tirta (2015), salah satu package R yang dapat digunakan untuk membangun GUI  adalah  Shiny.  Shiny  merupakan  interface  yang  memungkinkan  pengguna  membuat laman web (web pages) interaktif sehingga kemampuan R yang pada dasarnya bersifat CLI bisa diakses melalui menu web secara GUI web.

## 3. METODE PENELITIAN
Data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah data transaksi jual beli. Jenis data ini adalah data sekunder yang diambil dari perusahaan e-commerce. Transaksi yang diambil mulai dari bulan Mei hingga  Oktober 2020. Pada penelitian ini terdapat 2 variabel utama yang digunakan untuk melakukan analisis keranjang belanja yaitu, data ID transaksi dan data produk  yang dipesan oleh konsumen. Pengolahan data menggunakan software R.  Berikut adalah Langkah-langkah pengolahan data dalam penelitian ini :
1. Memilih 2 variabel yang sudah ditentukan, dari database transaksi.
2. Membentuk aturan-aturan asosiasi dengan menggunakan algoritma apriori
3. Membuat plot yang berisi berbagai nilai support dan confidence sehingga akan lebih mudah menentukan nilai minimum support dan nilai minimum confidence
4. Menentukan  dan  memilih  nilai  minimum  support  dan  minimum  confidence  yang akan digunakan
5. Membentuk aturan asosiasi yang memenuhi nilai minimum support dan minimum confidence
6. Melakukan  interpretasi  hasil  dari  aturan-aturan  asosiasi  yang  telah  terbentuk  dari metode analisis keranjang belanja

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data transaksi pembelian produk pada  aplikasi  e-commerce.  Terdapat  berbagai  variabel  pada  data  tersebut,  yang  utama digunakan dalam analisis keranjang  belanja hanya  variabel ID transaksi dan produk  yang dipesan  oleh  konsumen.  Namun,  untuk menambah  informasi  ada  variabel lain  yang  akan digunakan yaitu variabel tanggal dan waktu. Dari variabel tersebut akan dilakukan deskriptif secara  visual.  Berikut  merupakan  statistik  deskriptif  dari  data  yang  digunakan.  Ada  2433 transaksi dan 380 produk yang terjual dengan periode data bulanan terhitung dari bulan Mei sampai dengan Oktober 2020 .
Gambar 1 merupakan grafik 15 produk dari 380 produk yang paling banyak dibeli oleh konsumen. Wortel merupakan produk dengan penjualan paling laris dilanjutkan daun bawang dan tahu. Dari 15 top produk hampir semuanya merupakan produk sayuran kecuali ayam  fillet,  sehingga  dapat  dinyatakan  sayuran  merupakan  pembelian  paling  favorit  dari konsumen.
Gambar  2  merupakan  grafik  dari  total  transaksi  tiap  bulannya.  Transaksi  tertinggi terjadi pada bulan ke-6 yaitu bulan Juni dan terendah pada bulan ke-10 yaitu bulan Oktober. Dari  grafik  tersebut  terdapat  penurunan  transaksi  dari  bulan  Juni  ke  bulan  Oktober, penurunan hampir 50% dari transaksi tertinggi.
Gambar  3  merupakan  grafik  total  transaksi  selama  6  bulan  yang  dijumlahkan berdasarkan  hari  dari  Senin  hingga  Minggu.  Transaksi  yang  pada  tiapharinya  memiliki jumlah yang tidak terlalu berbeda, tetapi pada hari jumat dan sabtu adalah hari yang tertinggi dari hari lainnya.
Gambar 4 merupakan grafik dari total transaksi selama 6 bulan yang dijumlahkan dan dibagi berdasarkan jam transaksi tersebut dilakukan. Transaksi terbanyak terjadi pada siang hari pada pukul 11 hingga pukul 16 sedangkan pada malam hari mulai pukul 17 hingga 23 sangat sedikit transaksi yang terjadi.
Inti  dari  analisis  keranjang  belanja  adalah  membangkitkan  rules  atau  aturan-aturan yang  berisikan  ketertarikan  antara  satu  produk  dengan  produk  lainnya  yang  didapat  dari history transaksi para konsumen. Data transaksi pada lampiran 1   yang digunakan hanya variabel  order  dan  item  bought  atau  produk.  Aturan  –  aturan  dari  data  tersebut  akan dibangkitkan  menggunakan  algoritma  apriori.  Dalam  pencarian  rules  menggunakan algoritma apriori sebelumnya diperlukan pemilihan minimum support dan confidence yang akan dipilih melalui percobaan dari suatu grafik yang menghasilkan plot yang berisi berapa rules  yang  didapat  jika  menggunakan  support  dan  confidence  tertentu.  Support  dan Confidence akan dipilih sesuai keinginan peneliti yang  hasilnya akan dijadikan minimum support dan confidence untuk pencarian rules .
Frequent itemset adalah semua itemset yang memenuhi ambang batas support atau minimum  support.  Itemset  merupakan  sebuah  himpunan  yang  berisi  produk  baik  itu  1 produk ataupun gabungan 2 atau lebih produk. Misalnya, {Wortel} adalah contoh itemset yang  berisi  1  produk  sedangkan  {Wortel,  Tahu}  adalah  contoh  itemset  2  produk  yang merupakan  gabungan  dari  1  itemset  {Wortel}  dan  1  itemset  {Tahu}.  Suatu  produk  dapat
Gambar 1. Grafik pembelian produk
Gambar 2. Grafik transaksi tiap bulan
Gambar 3. Grafik transaksi tiap hari
Gambar 4. Grafik transaksi tiap jam
dijadikan itemset bila produk tersebut terdapat pada salah satu transaksi dan 2 produk yang dapat digabungkan pada itemset harus berada bersamaan pada salah satu transaksi.
Pada  setiap  itemset  mempunyai  nilai  support  yang  berbeda  tergantung  berapa banyak  transaksi  yang  mengandung  suatu  produk.  Nilai  support  1-itemset  dan  2-itemset dengan  terdapat  produk  yang  sama  akan  memiliki  nilai  support  yang  lebih  besar  pada  1- itemset  dari  pada  2-itemset,  hal  ini  merupakan  salah  satu  sifat  dari  algoritma  apriori. Algoritma apriori akan mencari seluruh itemset yang ada pada data transaksi sehingga tidak ada lagi itemset yang terbentuk dari data. Kombinasi dalam itemset tersebut kemudian akan dipilih  yang  termasuk  frequent  itemset  dengan  cara  memilih  itemset  yang  memiliki  nilai support yang sama atau diatas ambang batas nilai support. Dikarekan besarnya data sehingga proses tersebut akan dibantu menggunakan program R.
Aturan  asosiasi  terbentuk  dari  itemset  yang  berisi  2  produk  atau  lebih.  Misalnya, itemset {Wortel, Tahu} memiliki nilai support 0.12988 atau 12.99 %, nilai tersebut berarti terdapat  12.99%  produk  tersebut  dibeli  bersamaan  dari  seluruh  transaksi.  Dari  itemset tersebut dapat dijadikan aturan asosiasi sebagai {Wortel} → {Tahu} yang dapat diartikan jika beli wortel maka beli tahu dengan nilai support 12.99 %. Permisalan tersebut diambil dari gui pada menu analisis keranjang belanja  dengan hasil tabel pada lampiran 2.
Dalam memilih minimum support dan confidence dalam pencarian rules dilain sesuai keinginan peneliti tetapi juga diharapkan tidak terlalu besar dan terlalu kecil untuk memilih support dan confidencenya. Karena jika terlalu besar ditakutkan rules yang didapat terlalu sedikit dan jika terlalu kecil maka rules yang didapat terlalu banyak dan rules nya memiliki ukuran yang kecil. Sehingga rules yang ingin dicari ialah rules yang memiliki support dan confidence  yang  tidak  begitu  kecil  dan  tidak  terlalu  sedikit  rules  yang  didapatkan.
Untuk memudahkan memilih support dan confidence yang sesuai maka digunakan suatu  plot  yang  menampilkan  banyak  rules  pada  setiap  confidence  dengan  support  yang dipilih  sebelumnya.  Dalam  menemukan  support  yang  sesuai  peniliti  melakukan  trial  dan error  dalam  mencoba  support  untuk  dimasukkan  ke  dalam  plot  dan  dipilih  yang  sesuai setelahnya. Pemilihan support dan confidence dari trial dan error diharapkan dari peneliti nantinya akan menghasilkan rule tidak lebih dari 25 rules dan tidak kurang dari 20 rules. Pada penelitian ini setelah dilakukan beberapa kali pemilihan support, maka akan digunakan support sebesar 0.06. Gambar 5 merupakan plot yang supportnya dipilih 0.06.
Pada plot tersebut dapat diamati pada support 0.06 bahwa confidence dari 0.8 hingga 1.0 ditemukan rules yang berjumlah 0. Sedangkan pada confidence 0.07 dan 0.06 rules yang ditemukan terlalu sedikit. Sehingga peniliti mengambil nilai confidence yang 0.05. Setelah memilih minimum support dan confidence tersebut kemudian mencari rules menggunakan algorima apriori dengan bantuan aplikasi GUI R.
Rules yang dibangkitkan menggunakan algoritma apriori pada transaksi bulan Mei hingga Oktober  ditampilkan  pada  tabel  yang  ada  pada  tabel  1  yang  berisi  rules  dengan  nilai  ukuran kebaikannya. Hasil tersebut didapatkan dari pencarian frequent itemset dengan nilai minimum
Gambar 5. Plot dengan support 0.6
support 0.06 dan confidence 0.5 pada seluruh transaksi dan terdapat 22 rules yang dihasilkan. Perhitungan dari hasil diperoleh menggunakan gui R pada menu analisis keranjang belanja yang sintaksnya terdapat pada lampiran 4. Pada 22 rules yang telah dihasilkan nilai support tertinggi dimiliki oleh rules no 1, confidence tertinggi dimiliki rules no 17, dan lift tertinggi dimiliki oleh rules  no  22. Dari  hasil  rules  dapat  dibaca  jika  konsumen  membeli  produk  pada  lhs  maka konsumen membeli produk pada rhs dengan nilai support dan confidencenya. Nilai support pada rules  jika  semakin  besar  menunjukkan  bahwa  produk  yang  dibeli  bersamaan  tersebut  sering dibeli dalam transaksi, sebaliknya semakin kecil nilai support menunjukkan produk yang dibeli bersamaan  tersebut  jarang  dibeli  dalam  transaksi.  Sedangkan  untuk  confidence  yang  semakin besar maka menunjukkan produk pada rhs sering dibeli bersamaan dengan produk pada lhs.
Dari hasil rules dapat dibaca jika konsumen membeli produk pada lhs maka konsumen membeli produk pada rhs dengan nilai support dan confidencenya. Nilai support pada rules jika semakin besar menunjukkan bahwa produk yang dibeli bersamaan tersebut sering dibeli dalam transaksi,  sebaliknya  semakin  kecil  nilai support  menunjukkan  produk  yang  dibeli  bersamaan tersebut jarang dibeli dalam transaksi. Sedangkan untuk confidence yang semakin besar maka menunjukkan  produk  pada  rhs  sering  dibeli  bersamaan  dengan  produk  pada  lhs.  Berikut merupakan hasil analisis dengan nilai minimum support 0.06 dan minimum confidence 0.5 yang menghasilkan 22 rules:
Tabel 2. Hasil pembangkitan rules (Lanjutan)
No LHS
RHS Support Confidence Lift 1 {Daun Bawang} {Wortel} 0.176 0.607 1.585 2 {Tomat Merah} {Wortel} 0.146 0.617 1.611 3 {Bayam} {Wortel} 0.138 0.548 1.431 4 {Kentang} {Wortel} 0.130 0.634 1.655 5 {Brokoli} {Wortel} 0.118 0.594 1.550 6 {Bawang Merah Sedang} {Wortel} 0.110 0.520 1.358 7 {Kangkung} {Wortel} 0.105 0.532 1.390 8 {kubis} {Wortel} 0.105 0.662 1.729 9 {Tauge Panjang} {Wortel} 0.104 0.534 1.393 10 {Sawi Sendok /Pakcoy} {Wortel} 0.099 0.544 1.421 11 {Jagung Manis} {Wortel} 0.097 0.564 1.473 12 {Buncis} {Wortel} 0.092 0.642 1.676 13 {Labu siam} {Wortel} 0.086 0.638 1.666 14 {kubis} {Daun Bawang} 0.083 0.527 1.820 15 {Bawang Putih} {Bawang Merah Sedang} 0.083 0.700 3.309 16 {Sawi Putih} {Wortel} 0.079 0.596 1.555 17 {Daun Seledri} {Daun Bawang} 0.074 0.823 2.839
Tabel 1. Hasil pembangkitan rules
GUI  yang  disusun  pada  penelitian  ini  menggunakan  pemprogaman  bahasa  R  yang dibuat  menggunakan  software  R  studio.  Pembuatannya  dilakukan  dengan  bantuan  paket shiny dan shiny dashboard sebagai paket utama dalam pembuatan GUI serta beberapa paket lainnya sebagai pendukung pengolahan dan visualisasi data. Tampilan GUI R ini terdiri dari 3 bagian, meliputi header, Sidebar Menu, dan body dashboard. Pada sidebar menu terdapat 5  menu,  yaitu  menu  “data  input”,  menu  “deskriptif”,  menu  “parameter,  menu  “analisis keranjang belanja”, dan menu “rekomendasi”.
GUI  R  ini  digunakan  untuk  melakukan analisis  keranjang  belanja  pada  data  transaksi yang diperlukan hanya menginput data dan menentukan nilai support dan confidence sesuai yang diinginkan. Pada menu “input data” digunakan untuk mengunggah dan menampilkan data.  Pada  menu  “deskriptif”  terdapat  3  sub  menu  yang  menunjukkan  ringkasan  data transaksi, data top produk, dan juga data banyaknya transaksi yang terjadi berdasarkan bulan, hari,  dan  jam.  Pada  menu  “parameter”  dapat  melihat  seberapa  banyak  rule  yang  akan dihasilkan pada support tertentu yang dapat diatur dengan menggeser slider yang  nantinya akan  diperlihatkan  dengan  sebuah  plot  dengan  nilai  x-axis  nya  adalah  confidence  dan  y- axisnya adalah banyaknya rule yang akan dihasilkan. Dari plot yang dihasilkan dapat dipilih support  dan  confidence  yang  ingin  digunakan  sesuai  banyaknya  aturan  yang  dihasilkan.
18 {Labu siam} {Daun Bawang} 0.072 0.529 1.825 19 {Kembang Kol} {Wortel} 0.065 0.681 1.778 20 {Terong Ungu} {Wortel} 0.065 0.584 1.524 21 {Cabai Merah Keriting} {Wortel} 0.063 0.510 1.331 22 {Cabai Merah Keriting} {Cabai Rawit Merah} 0.062 0.503 3.925
Gambar 6. .Illustrasi penggunaan GUI Analisis Keranjang Belanja
Setelah memilih support dan confidence, maka pada menu “analisis keranjang belanja” dapat diisi support dan confidence yang akan menghasilkan tabel yang berisi aturan-aturan yang sesuai  dengan  batas  support  dan  confidencenya.  Pada  menu  “rekomendasi”  didalamnya terdapat produk-produk yang ada pada data yang setelah dipilih akan menampilkan sebuah tabel  yang  isinya  merupakan  produk  yang  dipilih  dan  pasangan  produk  dengan  ukuran support dan confidence sesuai dengan menu analisis keranjang belanja.
Pada  penelitian  ini  sistem  rekomendasi  hanyalah  sebagai  suatu  simulasi  yang mengatakan  bahwa  dengan  analisis  keranjang  belanja  dapat  juga  untuk  dibuat  sebagai rekomendasi  produk.  Terlebih  pada  e-commerce  yang  memasarkan  produknya  secara digital.  Rekomendasi  dapat  digunakan  menjadi  salah  satu  pilihan  untuk  meningkatkan penjualan pada perusahaan e-commerce. Seperti pada aplikasi penjualan perusahaan pada tampilan  produk  yang  dipilih  konsumen  dibawahnya  dapat  ditampilkan  produk  lainnya dengan menggunakan data hasil dari analisis keranjang belanja.
Pada  GUI  R  terdapat  menu  rekomendasi  yang  di  dalamnya  dapat  memilih  sebuah produk dan akan ditampilkan tabel yang  berisi produk pilihan dan pasangan produk  yang
sesuai dengan nilai support dan confidencenya. Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik pada  menu  rekomendasi  disarankan  untuk  merubah  support  dan confidence menjadi  nilai yang kecil dikarenakan tidak setiap produk memiliki nilai support dan confidence yang besar bahkan terdapat produk yang tidak menghasilkan rekomendasi karena terlalu sedikit orang yang  membeli  sehingga  hasil  support  dan  confidencenya  sangat  kecil.  Oleh  karena  itu, pembangkitan  rules  untuk  menu  rekomendasi  menggunakan  nilai  support  0.0001  dan confidence 0.1.
Pada  gambar  7  merupakan  beberapa  produk  yang  dapat  dipilih  pada  menu rekomendasi.  Contoh  bila  dipilih  produk  wortel  maka  akan  menghasilkan  tabel  pada lampiran 3. Dari tabel tersebut terdapat 42 rules yang dihasilkan dimana pada sisi kiri atau lhs  merupakan  produk  wortel  semua  sedangkan  pada  sisi  kanan  atau  rhs  berisi  produk bermacam  jenis  lainnya  dan  merupakan  pasangan  dari  wortel  dengan  support  dan confidencenya masing-masing. Hasil pasangan dari wortel didapatkan dari histori transaksi selama  6  bulan  dan  dari  beberapa  hasil  tersebut  dapat  direkomendasikan  kepada pembeli yang  membeli  wortel.  Untuk  memilih  produk  mana  saja  yang  akan  ditampilkan  untuk direkomendasikan dapat dinilai dari ukuran nilai support dan confidence yang bernilai cukup besar.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bab sebelumnya diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
Gambar 7. Produk pada rekomendasi
1. Penerapan algoritma apriori untuk analisis keranjang belanja menghasilkan sebanyak 22 rules dengan menggunakan minimum support 0.06 dan confidence 0.5. Semakin besar nilai support maka semakin sering produk atau rule dibeli oleh konsumen dari seluruh  data  transaksi  dan  sebaliknya.  Sedangkan  semakin  besar  nilai  confidence maka semakin sering rule tersebut dibeli bersamaan.
2. Analisis keranjang belanja menghasilkan analisis berupa kebiasaan pelanggan dalam membeli produk secara bersamaan. Dari informasi tersebut dapat digunakan untuk melakukan  promosi  untuk meningkatkan penjualan  oleh  perusahaan.  Contoh  yang dapat  dilakukan  adalah  memberikan  diskon  suatu  produk  jika  membeli  produk lainnya.
3. Hasil analisis keranjang belanja dilakukan dengan menggunakan GUI R yang telah dibuat.  GUI  tersebut  memudahkan  pengguna  untuk  melakukan  analisis  keranjang belanja  dengan  algoritma  apriori.  Selain  itu,  GUI  juga  ditambahkan  menu rekomendasi  sebagai  contoh  penggunaan  analisis  keranjang  belanja  jika  ingin dijadikan sistem rekomendasi walaupun memiliki banyak keterbatasan .

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal, C. C. 2016. Recommender Systems: The Textbook. New York: Springer.
Berry,  M.  W.,  Browne,  M.  2006. Lecture  Notes  in  Data  Mining .  Singapore:  World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
Haryanto,  D.,  Oslan,  Y.,  Dwiyana,  D.  2011. Implementasi  Analisis  Keranjang  Belanja Dengan  Aturan  Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Penjualan  Suku Cadang Motor. Jurnal Buana Informatika Vol. 2, No. 2 : Hal 81-94. Hermawati, F. A. 2013. Data Mining . Yogyakarta: ANDI. Kurniawan, F. et al. 2018. Market Basket Analysis to Identify Customer Behaviours by Way of Transaction Data. Knowledge Engineering and Data Science Vol. 1, No. 1 : Hal 20-25.
Limbong, T. 2019. E-Commerce: Implementasi, Strategi dan Inovasinya . Medan: Yayasan Kita Menulis.
Linoff,  G.  S.,  Berry,  M.  J.  A.  2011. For  Marketing,  Sales,  and  Customer  Relationship Management. Canada: Wiley Publishing, Inc. Listriani,  D.,  Setyaningrum,  A.  H.,  Eka,  F.  2016. Penerapan  Metode  Asosiasi Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada  Aplikasi  Analisa  Pola  Belanja  Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro). Jurnal Teknik Informatika Vol. 9, No. 2 : Hal 120–127.
Mundir. 2012. Statistik Pendidikan . Jember: STAIN Jember Press.
Prasetya, C. S. D. 2017. Sistem Rekomendasi Pada E-Commerce Menggunakan K-Nearest Neighbor . Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu  Komputer Vol. 4, No 3:  Hal 194- 200.
Prasetyo, N.  A.,  Alhaq,  A. M.  G.,  Bramanto, T. 2020. Jurus Praktis Satistik Dasar  dan Penggunaan R Commander . Banyumas: CV. Pena Persada Ruth,  Z.  2003. E-Commerce  and  E-Business. Manila  :  E-ASEAN  Task  Force  ;  Kuala Lumpur : UNDP-APDIP.
Santoso, P. B. and Hamdani, M. 2007. Stasistika Deskriptif dalam Bidang Ekonomi dan Niaga . Jakarta: Erlangga. Soliman,  F.,  Youssef,  M.  A.  2003. Internet-based  e-commerce  and  its  impact  on manufacturing and business operations. Industrial Management and Data Systems Vol. 103, No. 8–9 : Hal 546–552.
Susanto, S., Suryadi, D. 2010. Pengantar Data Mining . Yogyakarta: ANDI. Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B. 2013. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan. Informasi dan Teknologi Ilmiah Vol. 1, No. 1 : Hal 93-106.
Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V. 2006. Introduction to Data Mining . Boston: Pearson Education.
Tirta, I. M. 2015. Panduan Penyusunan Modul dan Analisis Data Online Berbasis Web Interaktif menggunakan R dalam Rangka Melengkapi K Statistika Virtual (Online, Interaktif, Terintegrasi) . Jember: Universitas Jember.