## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304

## Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori dan FP Growth untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen
Reski Noviana 1,* , Arief Hermawan 1 , Donny Avianto 2
1 Fakultas Pascasarjana,  Program Studi Magister Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Sleman, Indonesia
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Sleman, Indonesia Email: 1,* reskinoviana11@gmail.com, 2 ariefdb@uty.ac.id, 3 donny@uty.ac.id Email Penulis Korespondensi: reskinoviana11@gmail.com
Abstrak− Peningkatan data transaksi penjualan setiap hari akan menyebabkan penyimpanan data transaksi penjualan produk dalam jumlah yang sangat besar. Dalam kebanyakan kasus, data yang berkaitan dengan transaksi penjualan yang sangat besar hanya disimpan dan digunakan untuk arsip, tidak dieksploitasi secara memadai. Dalam pemasaran ritel, data mining asosiasi digunakan untuk menyelidiki pola pembelian produk.  Namun, jika perusahaan tidak mengetahui pola pembelian pelanggan dapat  berdampak  seperti  strategi  pemasaran  tidak  tepat,  penurunan  retensi  pelanggan,  kehilangan  peluang  bisnis,  kurang personalisasi,  persaingan  sulit,  inefisiensi  stok/produksi,  kehilangan  kepercayaan  pelanggan.  Mengetahui  pola  pembelian konsumen,  maka  perusahaan  dapat  menyusun  strategi  penjualan  dan  membuat  keputusan  dengan  tepat  Pada  penelitian  ini menggunakan  Market Basket Analysis menggunakan  Algoritma Apriori dan FP-Growth untuk menentukan pola pembelian konsumen. Hasil penelitian ini menghasilkan dua kombinasi itemset. Kombinasi yang pertama yaitu jika pembeli membeli yogurt  dan  sausage  (sosis)  maka  pembeli  juga  membeli  whole  milk  (susu).  Nilai  support  yang  dihasilkan  yaitu  0.00147 (0.0147%), nilai confidence 0.255814 (25.58%) dan nilai liftnya 1.61986. kombinasi yang kedua yaitu jika pembeli membeli sausage  (sosis),  dan  rools/buns  (roti  gulungan),  maka  juga  membeli  whole  milk  (susu),  kombinasi  ini  menghasilkan  nilai support 0.001136 (0.0113%),  confidence 0.2125 (21.25%) dan lift 1.34559. Selain kombinasi itemset yang dihasilkan pada penelitian ini juga mengukur kecepatan komputasi pada pengolahan data Groceries  untuk Market Basket Analysis. Kecepatan komputasi yang dihasilkan oleh Algoritma Apriori yaitu 3.1765 detik, sedangkan algoritma FP-Growth adalah 0.15892 detik. Selisih kecepatan komputasi antara Algoritma Apriori dan FP-Growth adalah 3.0176 detik.
Kata Kunci: Market Basket Analysis; Apriori; FP-Growth
Abstract- An increase in sales transaction data every day will cause a very large amount of product sales transaction data to be stored. In most cases, data relating to very large sales transactions are only stored and used for archival purposes, not exploited adequately. In retail marketing, association data mining is used to investigate product purchasing patterns. However, if the company does not know the customer's purchasing patterns, it can have impacts such as inappropriate marketing strategies, decreased  customer  retention,  lost  business  opportunities,  lack  of  personalization,  tough  competition,  stock/production inefficiencies, loss of customer trust. Knowing consumer purchasing patterns, the company can develop sales strategies and make the right decisions. In this study using Market Basket Analysis using the Apriori Algorithm and FP-Growth to determine consumer buying patterns. The results of this study resulted in two itemset combinations. The first combination is that if th e buyer  buys  yogurt  and  sausage,  the  buyer  also  buys  whole  milk.  The  resulting  support  value  is  0.00147  (0.0147%),  the confidence value is 0.255814 (25.58%) and the lift value is 1.61986. the second combination, namely if the buyer buys sausage (sausages) and rolls/buns (bread rolls), then also buys whole milk (milk), this combination produces a support value of 0.001136 (0.0113%), a confidence of 0.2125 (21.25%) and a lift of 1.34559 . In addition to the combination of the itemset produced in this study, it also measures computational speed in processing Groceries data for Market Basket Analysis. The computational speed produced by the Apriori Algorithm is 3.1765 seconds, while the FP-Growth algorithm is 0.15892 seconds. The difference in computational speed between the Apriori Algorithm and FP-Growth is 3.0176 seconds.
Keywords: Market Basket Analysis; Apriori; FP-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  memasuki  dunia  bisnis  untuk  menciptakan  persaingan  bisnis  dalam  perdagangan  global dengan ekonomi pasar bebas, hal  ini memaksa para pelaku bisnis untuk selalu mempertimbangkan strategi dan terobosan  terbaru  untuk  dapat  memenuhi  permintaan  pelanggan  yang  terus  meningkat  sehingga  dapat mempertahankan dan mengembangkan bisnisnya [1]. Keadaan industri ritel saat ini membuat persaingan semakin sengit dari sebelumnya. Sektor retail belum mampu menangani permasalahan yang sering berdampak pada bisnis karena  pertumbuhannya  yang  pesat,  termasuk  sistem  yang  mengatur  penataan  produk.  Kenyamanan  konsumen ditingkatkan  dengan  sistem  yang  mengatur  tata  letak  produk  selama  proses  pembelian.  Sejumlah  pelaku  usaha juga  tidak  mengetahui  pola  perilaku  konsumen,  seperti  ketika  pelanggan  membeli  beragam  produk  secara bersamaan [2].
Peningkatan data transaksi penjualan setiap hari akan menyebabkan penyimpanan data transaksi penjualan produk dalam jumlah yang sangat besar. Dalam kebanyakan kasus, data yang berkaitan dengan transaksi penjualan yang  sangat  besar  hanya  disimpan  dan  digunakan  untuk  arsip,  tidak  dieksploitasi  secara  memadai.  Meskipun dimungkinkan untuk menggali lebih dalam data transaksi penjualan yang sangat besar yang dapat menghasilkan informasi  yang  bermanfaat.  Manusia  tidak  dapat  membaca  dan  menganalisis  volume  transaksi  penjualan  yang sangat besar secara manual. Pola pembelian produk konsumen tercermin dari data mengenai transaksi penjualan yang sangat besar, dan informasi tersebut dapat dikumpulkan melalui proses Data mining [3]. Tidak mengetahui pola pembelian pelanggan dapat berdampak seperti strategi pemasaran tidak tepat, penurunan retensi pelanggan,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304
Submitted: 09/06/2023 ; Accepted: 26/07/2023 ; Published: 31/07/2023
kehilangan  peluang  bisnis,  kurang  personalisasi,  persaingan  sulit,  inefisiensi  stok/produksi,  kehilangan kepercayaan  pelanggan.  Mengetahui  pola  pembelian  konsumen,  maka  perusahaan  dapat  mempelajari  pola  dan barang  yang  sering  di  beli  konsumen,  sehingga  perusahaan  dapat  menyusun  strategi  penjualan  dan  membuat keputusan dengan tepat [4].
Data  mining  asosiasi  digunakan  dalam  pemasaran  ritel  untuk  melihat  kapan  pelanggan  membeli  produk serta keterkaitan antar produk yang lebih mungkin dibeli pelanggan. Misalnya, saat pelanggan membeli mie, dalam banyak kasus, pelanggan juga membeli telur. Data mining dengan menggunakan aturan asosiasi antara produk di pasar  ritel  berperan  penting  untuk  menciptakan  strategi  bisnis  baru,  strategi  penawaran  produk,  kupon  diskon, desain tata letak toko dan lainnya serta untuk membuat keputusan yang dapat mencapai tujuan perusaahaan serta dapat meningkatkan kepuasan pelanggan [5]. Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan algoritma apriori dan FP-Growth untuk mengetahui asosiasi produk dan pola pembelian pelanggan. Perbandingan algoritma asosiasi ini dilakukan untuk melihat pola asosiasi yang terebntuk dan kecepatan pembentukan aturan asosiasi. Algoritma yang memiliki  aturan  asosiasi  yang  tepat  dengan  nilai  confidence  yang  terbaik  dan  komputasi  yang  cepat  dapat dimanfaatkan dalam mengetahui pola pelanggan.
Penelitian  sebelumnya  oleh  [6]  menyatakan  Market  Basket  Analysis,  juga  dikenal  sebagai  analisis keranjang  pasar,  adalah  studi  tentang  perilaku  konsumen  dalam  hubungannya  dengan  kelompok-kelompok tertentu. Ketika mencoba untuk memahami sekumpulan data transaksi tetapi tidak yakin dengan pola yang tepat yang dicari, analisis keranjang pasar sering digunakan sebagai titik awal. Market Basket Analysis pada penelitian ini diterapkan pada pencarian pola pembelian sembako di toko sembako kemudian dianalisis berdasarkan musim. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Apriori, Apriori TID dan FP-Growth dalam menentukan perilaku  transaksi  konsumen  dan  menghitung  kuantitas  transaksi  konsumen  pada  beberapa  musim  berdasarkan data yang diperoleh dari database Market Basket Analysis. Pada hasil penelitian ini diketahui bahwa FP-Growth memiliki  performa  terbaik  diantara  kedua  algoritma  lainnya,  namun  menggunakan  memori  yang  lebih  banyak dibandingkan algoritma lainnya. Algoritma Apriori-TID menggunakan memori yang lebih ringan dan lebih cepat daripada Algoritma Apriori.
Penelitian  lain  oleh  [7]  yang  menggunakan  asosiasi  Data  mining  untuk  menentukan  paket  sembako. Menurut  analisis  1805  transaksi  dengan  parameter  minimal  support  =  0.06  dan  confidence  =  0.01,  Algoritma Apriori menghasilkan 8 rule dalam waktu 0.03 detik yang lebih cepat dari algoritma lainnya. Hanya 2 kombinasi item yang dihasilkan, dengan kekuatan aturan 0,034326834 dan akurasi 35%, digabungkan. Metode FP-Growth, sebaliknya,  membutuhkan  waktu  0,09  detik  lebih  lama  untuk  dijalankan,  menghasilkan  14  aturan asosiasi,  dan dapat  menggabungkan  3  kombinasi  item  dengan  kekuatan  aturan  asosiasi  lebih  tinggi  0,198149889  dan  nilai akurasi lebih tinggi 284%. Dua paket yang dihasilkan yaitu . Indomie Goreng Spesial, Indomie Ayam Bawang, dan Gula Pasir adalah paket satu. Mie Ayam Bawang Lezat, Mie Goreng Lezat, dan Gula Pasir merupakan paket kedua.
Penelitian  oleh  [8]  menyatakan  dengan  menerapkan  temuan  Market  Basket  Analysis  dari  perhitungan asosiasi yang dibuat menggunakan teknik Frequent Pattern Growth, produk ditempatkan dalam relasi satu sama lain berdasarkan relasi antara produk yang sering dibeli. Penempatan produk di minimarket dapat dikontrol dengan hati-hati,  yang  akan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  meningkatkan  penjualan.  Secara  keseluruhan,  152 aturan ditemukan dari data sampel penjualan, termasuk 24 aturan asosiasi yang cocok dengan minimum support 60% dan 108 aturan dengan tingkat confidence 90%.
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu, pada penelitian sebelumnya hanya dilakukan analisis pola pembelian menggunakan algoitma asosiasi seperti Apriori, FP-Growth dan lain-lain. Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan untuk melihat seberapa baik kinerja metode Apriori dan FP-Growth serta dilakukan Analisa waktu penjualan yang tepat dan produk yang populer.
Harapan  dengan  dilakukaknnya  penelitian  ini  yaitu  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  pola  belanja pelanggan  yang  terjadi  di  toko  serta  perusahaan  akan  mendapatkan  keuntungan,  mengembangkan  strategi penjualan yang tepat, dan mengelola persediaan dengan baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data mining
Data  mining  dapat  mengambil  informasi  berguna  dan  pengetahuan  terkait  menggunakan  teknik  dari  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin dari basis data yang besar [9]. Metode untuk mengekstrak informasi dari repositori basis data besar, Data mining adalah pembelajaran mesin, identifikasi pola, basis data, statistik, dan teknik visualisasi. Saat mengekstraksi informasi secara manual dalam bentuk pengetahuan yang tidak dapat diketahui dari kumpulan data, penambangan data sangat penting [10]. Data mining dapat membantu pemilik bisnis membuat keputusan dan menawarkan solusi yang akan membantu mengembangkan perusahaan [11].
Data mining adalah teknik untuk mengungkap data rahasia dalam database dan merupakan langkah dalam prosedur  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  untuk  mengidentifikasi  data  dan  tren  penting.  Metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) memiliki tahapan sebagai berikut [12]:
1. Pemilihan data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304
Sebelum tahap penambangan informasi KDD dimulai, pemilihan data dari sekumpulan data operasional harus diselesaikan. Prosedur Data mining akan menggunakan data yang dipilih.
2. Pembersihan data dan pra-pemrosesan
Data yang menjadi fokus KDD harus terlebih dahulu menjalani proses pembersihan guna mempersiapkannya untuk data mining. Duplikat data harus dihilangkan, data yang tidak konsisten harus diperiksa, dan kesalahan data harus diperbaiki.
3. Transformasi Data
Transformasi data melibatkan perubahan atau modifikasi data agar sesuai format untuk proses data mining.
4. Data Mining
Penambangan data atau Data mining adalah proses menggunakan alat atau teknik khusus untuk mencari pola atau informasi menarik dalam sekumpulan data.
5. Interpretasi dan Evaluasi
Pola dan hasil data mining harus bisa dikomunikasikan kepada pihak yang berkepentingan dengan cara yang mudah dipahami, seperti menggunakan visualisasi atau tampilan yang dapat menjelaskan keluaran sistem.

## 2.2 Association Rule
Aturan  asosiasi  atau  association  rule,  adalah  salah  satu  pendekatan  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk menemukan  aturan  asosiatif  item.  Aturan  asosiasi  ini  dibuat  dengan  mengidentifikasi  hubungan  yang  paling signifikan  dari  pola  data  yang  sering  terjadi  (frequent  pattern)  dengan  menggunakan  parameter  support  dan confidence.  Support  adalah  indikasi  metrik  yang  mengungkapkan  seberapa  sering  item  database  muncul. Sementara confidence menunjukkan seberapa sering suatu pernyataan tersebut akurat [13].
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑃 ( 𝑋 ∩𝑌 ) = ΣTransaksi X dan Y Total Transaksi (1)
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃 ( 𝑌 / 𝑋 ) = Nilai Support ΣTransaksi X (2)

## 2.3 Market Basket Analysis
Market Basket Analysis atau analisis keranjang pasar bertujuan untuk menetapkan barang apa yang paling sering dibeli  atau  barang  yang  sering  digunakan  konsumen  [14].  Analisis  Keranjang  Pasar  menganalisis  kebiasaan pembelian dari konsumen dan untuk mendapatkan keterkaitan antara berbagai produk yang konsumen tempatkan dalam keranjang belanja [15]. Analisis keranjang pasar adalah proses yang menganalisis kebiasaan pembeli untuk menemukan  hubungan  antara  berbagai  item  dalam  keranjang  belanja  mereka[16].  Hasil  temuan  dapat dimanfaatkan oleh perusahaan ritel seperti minimarket dalam menyusun strategi pemasaran untuk melihat barang yang  dapat  dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen  dan  memberikan  dukungan  untuk  proses  pengambilan keputusan untuk minimarket melalui hubungan asosiasi dalam Data mining antara barang yang dibeli [17].

## 2.4 Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah metode untuk mencari tahu bagaimana dua kumpulan data saling terkait satu sama lain dengan menggunakan aturan asosiatif dari kumpulan data tersebut. Nilai support dan confidence dari suatu item relasi  ditentukan oleh metode yang digunakan untuk  menerapkan aturan asosiasi  yang relevan. Aturan asosiasi dianggap menarik jika nilai support dan confidence melebihi nilai minimal support dan confidence. [18]. Menurut [19]Ada dua komponen utama dalam teknik dasar analisis asosiasi, yaitu :
1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap  ini  mencari  database  untuk  kombinasi  item  yang  memenuhi  persyaratan  minimal  dari  nilai  support. Rumus berikut dapat digunakan untuk menentukan nilai support item:
Support A = Jumlah Transaksi (A) Transaksi
x 100%
(3)
Nilai support dua item menggunakan rumus:
Support (A, B) = P(A → B) = Jumlah Transaksi (A→B) Transaksi x 100% (4)
2. Membangun Aturan Asosiatif
Mengikuti penemuan  pola frekuensi tinggi, aturan asosiatif yang memenuhi persyaratan confidence minimum kemudian ditentukan dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B.
Nilai confidence dari aturan A→B diperoleh dari rumus:
Confidence (A, B) = P(A → B) = Jumlah Transaksi (A→B) Transaksi A
x 100%
(5)

## 2.5 Algoritma FP-Growth
Algoritma yang dapat mengidentifikasi kumpulan data yang paling sering (frequent itemset) dalam database adalah frequent  pattern  growth  (FP-Growth)  [20].  Algoritma  Apriori  dikembangkan  menjadi  algoritma  FP-Growth.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304
Submitted: 09/06/2023 ; Accepted: 26/07/2023 ; Published: 31/07/2023
Algoritma  FP-Growth  tidak  membutuhkan  generate  candidate,  karena  FP-Growth  mencari  frequent  itemset menggunakan ide membangun tree. Karena itu, algoritma  FP-Growth  berjalan lebih cepat  daripada pendekatan Apriori.  Dalam  FP-Growth  dilakukan  perhitungan  Lift  Ratio  [16].  Berdasarkan  pentingnya  support  dan confidence,  lift  ratio  menghitung  signifikansi  dari  rule  yang  telah  ditetapkan.  Lift  ratio  adalah  angka  yang menunjukkan  apakah  transaksi  tersebut  benar  bahwa  suatu  barang  dibeli  bersamaan  dengan  barang  lain.  [21]. Berikut persamaan untuk menghitung lift ratio.
Lift Ratio = Confidence (A,B) Nilai Patokan Confidence (A,B) (6)

## 2.6   Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  memberikan  ringkasan  langkah-langkah  yang  diambil  untuk  melakukan  penelitian menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  dalam  Market  Basket  Analysis  untuk  menentukan  pola pembelian  konsumen.  Tahapan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data, preprocessing data, pengolahan data menggunakan algoritma apriori dan FP-Growth, kemudian dilakukan analisis dan evaluasi terhadap hasil penelitian. Gambar 1 mengilustrasikan tahapan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian  pada gambar 1  yaitu, dilakukan identifikasi  masalah, kemudian pengumpulan data  yaitu  data  penjualan  produk.  Data  penjualan  kemudian  di  preprocessing  untuk  membersihkan  data  dari missing  value dan noise. Kemudian data yang telah bersih, dilakukan pengolahan data menggunakan algoritma Apriori dan FP-Growth, kemudian dilakukan analisis dan evaluasi hasil pengolahan data.
a. Identifikasi Masalah
Masalah  yang  akan  dipelajari  perlu  didefinisikan  terlebih  dahulu.  Tentukan  parameter  masalah  yang  akan diteliti untuk menggambarkan masalah dalam penelitian dengan cara yang akan membantu untuk menemukan jawaban terbaik.
b. Pengumpulan Data
Data diperoleh melalui data publik mengenai Groceries  yang dipublikasi melalui website Kaggle yang dapat diakses  melalui  https://www.kaggle.com/datasets/heeraldedhia/Groceries  -dataset.  Dataset  ini  terdiri  dari 38765 baris pesanan pembelian konsumen dari toko kelontong. Pesanan ini dapat dianalisis dan aturan asosiasi dapat  dihasilkan  menggunakan  Analisis  Keranjang  Pasar.  Tabel  1 merupakan  dataset  Groceries    yang  akan digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Dataset Groceries No Member_numberi  Datei Item Descriptioni 0i 1808i 21-07-2015i tropical fruiti 1i 2552i 05/01/2015 whole milk 2i 2300i 19/09/2015 pip fruiti 3 1187i 12/12/2015i otheri vegetables 4 3037i 1/2/2015i whole milki ... ... ... ... 38764 1521i 26/12/2014 cati foodi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304
Pada tabel 1, merupakan dataset groceries yang digunakan dalam penelitian. Dataset groceries terdiri dari id member, tanggal pembelian dan deskripsi item
c. Preprocessing Data
Preprocessing  Data  atau  pembersihan  data  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Preprocessing  dilakukan  untuk menghilangkan missing value dan data noise serta menghilangkan data ganda. Setelah dilakukan pengecekan missing value, pada dataset yang digunakan tidak terdapat missing value, namun terdapat data ganda sebanyak 759 data, kemudian data ganda tersebut dihapus sehingga data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 38006  baris  data.  Setelah  dilakukan  preprocessing  data,  dilakukan  transformasi  data  yaitu  merubah  data menjadi format boolean untuk mempermudah dalam pengolahan data. Satuan dan Nol dalam matriks adalah nilai boolean, masing-masing dapat diganti dengan true dan false, di mana True artinya barang tersebut ada dalam  transaksi  False  berarti  tidak.  Berikut  pada  tabel  2.  Data  yang  telah  ditransformasi  menjadi  Boolean dengan Transaction encoder.
Tabel 2. Data Transformation Instant food products  UHT-milk  turkey  whole milk  yogurt 0 FALSEi ... i TRUEi TRUEi 1 FALSEi ... i TRUEi FALSEi 2 FALSEi ... i FALSEi FALSEi 3 FALSEi ... i FALSEi FALSEi 4 FALSEi ... i FALSEi FALSEi
Tabel  2  di  atas,  merupakan tabel  data  groceries  yang  telah  di  transformasikan  menjadi  Boolean  dengan transaction encoder. Transaction encoder adalah alat yang mengubah data transaksi menjadi format yang sesuai untuk analisis data. Transaction encoder mempersiapkan data untuk berbagai analisis data seperti Association Rule Mining dan Frequent Itemset Mining. Pada dataset, terdapat produk yang bernilai False dan True yang artinya barang tersebut ada yang berada dalam transaksi dan ada yang tidak.
d. Pengolahan Data
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  dan  tools  Jupyter  Nootbook  dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman  Python.  Dalam  memperoleh  nilai  support  dan  confidence  serta  membuat  aturan  pola  Market Basket Analysis pada data transaksi penjualan atau pembelian konsumen, dalam penelitian ini mengolah data menggunakan Algoritma Apriori dan FP-Growth. Pada penelitian ini ditentukan nilai minimal support adalah 0.001 berarti bahwa itemset yang muncul paling sedikit 0.1% dari total transaksi akan dianggap sebagai itemset yang signifikan dan relevan untuk dianalisis lebih lanjut dalam Algoritma Apriori dan FP-Growth. Sedangkan untuk nilai ambang batas atau threshold confidence adalah 0.2, itu berarti bahwa hanya aturan yang memiliki confidence  setidaknya  0.2  (20%)  yang  akan  dipertimbangkan  sebagai  aturan  yang  valid.  Dengan  kata  lain, hanya  aturan  yang  terbukti  benar  setidaknya  20%  dari  waktu  akan  dianggap  cukup  penting  untuk dipertimbangkan. Aturan yang memiliki confidence di bawah ambang batas ini akan diabaikan.
e. Analisis dan Evaluasi Hasil
Penelitian  ini  menghasilkan  frequent  itemset  dan  association  rules  serta  lift  ratio.  Penelitian  ini  juga  akan membandingkan  hasil  association  rule  dan  nilai  support  serta  confidence  yang  dihasilkan  serta  kecepatan komputasi antara Algoritma Apriori dan FP-Growth. Setelah mengetahui kombinasi itemset yang dihasilkan, dilakukan juga analisis produk yang banyak terjual serta analisis waktu penjualan terbanyak. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan strategi penjualan dan melihat pola pembelian konsumen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Association Rule Apriori
Dalam  analisis  hasil  Market  Basket  Analysis  setelah  ditentukan  nilai  minimum  support  dan  confidence,  akan dilakukan analisis menggunakan Algoritma Apriori untuk melihat aturan asosiasi yang dihasilkan. Berikut tabel 3 merupakan satu itemset yang dihasilkan menggunakan Algoritma Apriori.
Tabel 3. Data 1 Itemset Apriori support itemsets number_of_items 0.021386 (UHT-milk) 1 0.008087 (baking powder) 1 0.00401 (Instant food products) 1 0.001938 (artif. sweetener) 1 0.00147 (abrasive cleaner) 1
Tabel 3. Diatas merupakan data dengan 1 itemset, dengan nilai support paling tinggi 0.02 (2%) yaitu itemset susu UHT. Setelah itu dilakukan perhitungan  Apriori  Matrix  Tail  yang digunakan untuk  menghitung frekuensi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304
Submitted: 09/06/2023 ; Accepted: 26/07/2023 ; Published: 31/07/2023
kemunculan  itemset  dalam  database.  Algoritma  Apriori  menghitung  frekuensi  kemunculan  itemset  dengan melakukan perhitungan pada matriks ini dan menghasilkan aturan asosiasi berdasarkan frekuensi tersebut. Berikut pada tabel 4 hasil apriori matrix tail.
Tabel 4. Dataset 3 Itemset Apriori support itemsets number_of_items 0.00147 (whole milk, sausage, yogurt) 3 0.001337  (whole milk, yogurt, rolls/buns) 3 0.001136  (whole milk, sausage, rolls/buns) 3 0.001069  (whole milk, sausage, soda) 3 0.001002  (soda, whole milk, rolls/buns) 3
Berdasarkan tabel 4 di atas, dihasilkan 3 kombinasi itemset dengan nilai support paling tinggi yaitu 0.00147 dengan  kombinasi  whole  milk,  sausage  dan  yogurt  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan.  Kemudian  dihitung Apriori  rule  lift  yaitu  salah  satu  metrik  yang  digunakan  dalam  analisis  asosiasi  untuk  mengevaluasi  seberapa kuatnya keterkaitan antara dua item dalam sebuah transaksi. Metrik ini menunjukkan seberapa banyak kemunculan kedua item tersebut yang terjadi bersamaan dibandingkan dengan kemunculan keduanya secara independen. Lift memiliki nilai minimum 1 yang menunjukkan keterkaitan acak antara dua item, nilai lift yang lebih besar dari 1 menunjukkan keterkaitan yang lebih tinggi antara item-item tersebut, sedangkan nilai lift yang lebih kecil dari 1 menunjukkan  bahwa  item-item  tersebut  cenderung  saling  menghindar.  Pada  tabel  5  merupakan  apriori  rule  lift yang dihasilkan.
Tabel 5. Apriori Rule Lift Antecedents Consequents Support Confidence lift (brown bread)  (beef) 0.001537  0.040853 1.203.301 (beef) (brown bread)  0.001537  0.045276 1.203.301 (UHT-milk) (tropical fruit)  0.001537  0.071875 1.060.617 (tropical fruit)  (UHT-milk) 0.001537  0.022682 1.060.617 (citrus fruit) (beef) 0.001804  0.033962 1.000.349
Pada Tabel 5 di atas item brown bread dan beef memiliki nilai keterkaitan paling tinggi dengan nilai lift 1.20330. namun aturan asosiasi yang dihasilkan merupakan keterkaitan secara acak, untuk itu perlu dihitung nilai confidence yang sesungguhnya. Berikut pada tabel 6 merupakan nilai confidence yang dihasilkan dengan ambang batas yang ditentukan adalah 0.2 (20%).
Tabel 6. Kombinasi Itemset Apriori Antecedents Consequents Support Confidence Lift (yogurt, sausage) (whole milk) 0.00147 0.255814 1.619866 (sausage, rolls/buns)  (whole milk) 0.001136  0.2125 1.345594
Pada  tabel  6,  kombinasi  itemset  yang  dihasilkan  dari  Algoritma  Apriori  yaitu  terdapat  2  kombinasi. Kombinasi  yang  pertama  yaitu  jika  pembeli  membeli  yogurt  dan  sausage  (sosis)  maka  pembeli  juga  membeli whole  milk  (susu).  Nilai  support  yang  dihasilkan  yaitu  0.00147,  nilai  confidence  0.255814  dan  nilai  liftnya 1.61986. kombinasi yang kedua yaitu jika pembeli membeli sausage (sosis), dan rools/buns (gulungan roti), maka juga membeli whole milk (susu), kombinasi ini menghasilkan nilai support 0.001136, confidence 0.2125 dan lift 1.34559.

## 3.2 Association Rule FP Growth
Algoritma Apriori  juga menghitung  nilai  support, confidence, lift  dan menghasilkan kombinasi  itemset  dengan aturan asosiasi. Untuk nilai minimal support dan nilai ambang batas confidence yang digunakan untuk pengolahan algoritma FP-Growth  sama dengan yang digunakan saat  menggunakan  Algoritma Apriori. Berikut pada tabel  7 merupakan satu itemset yang dihasilkan menggunakan algoritma FP-Growth.
Tabel 7. Dataset 1 itemset FP-Growth support itemsets number_of_items 0.15792  (whole milk) 1 0.08587  (yogurt) 1 0.06034  (sausage) 1 0.05172  (pastry) 1 0.00949  (semi-finished bread) 1
Pada tabel 7 diatas, dihasilkan itemset dengan nilai support paling tinggi yaitu item whole milk dengan nilai 0.15.  Algoritma  FP-Growth  menghitung  frekuensi  kemunculan  itemset  dengan  melakukan  perhitungan  pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304
matriks ini dan menghasilkan aturan asosiasi berdasarkan frekuensi tersebut. Berikut pada tabel 8 hasil FP-Growth matrix tail.
Tabel 8. Dataset 2 Itemset FP-Growth support itemsets number_of_items 0.001403  (chewing gum, yogurt) 2 0.001069  (other vegetables, chewing gum) 2 0.001069  (pasta, whole milk) 2 0.001002  (chewing gum, soda) 2 0.001002  (seasonal products, rolls/buns) 2
Pada  tabel  8,  algoritma  FP-Growth  menghasilkan  kombinasi  2  itemset.  Sedangkan  sebelumnya  dengan Algoritma Apriori menghasilkan 3 kombinasi itemset. Itemset dengan nilai support tertinggi pada FP-Growth yaitu item chewing gum dan yogurt dengan nilai support 0.001403. Setelah itu dilakukan perhitungan FP-Growth rule lift untuk melihat angka keterkaitan antar item. Tabel 9 merupakan tabel FP-Growth rule lift.
Tabel 9. FP-Growth Rule Lift Antecedents Consequents Support Confidence Lift (whole milk, rolls/buns)  (yogurt) 0.001337  0.095694 1.114293 (yogurt) (whole milk, rolls/buns)  0.001337  0.015564 1.114293 (whole milk, yogurt) (rolls/buns) 0.001337  0.11976 1.088685 (yogurt, rolls/buns) (whole milk) 0.001337  0.17094 1.082428 (whole milk) (yogurt, rolls/buns) 0.001337  0.008464 1.082428
Pada  tabel  9  di  atas,  whole  milk  (susu)  dan  rolls/buns  (roti  gulung)  memiliki  keterkaitan  tinggi  dengan yogurt, hal ini dibuktikan dengan nilai Lift yang tinggi yaitu 1.1142, nilai support 0.001337, dan nilai confidence 0.095694.  Kemudian  pada  tabel  10  merupakan  nilai  confidence  yang  dihasilkan  dengan  ambang  batas  yang ditentukan adalah 0.2 (20%).
Tabel 10. Kombinasi Itemset FP-Growth Antecedents Consequents Support Confidence Lift (yogurt, sausage) (whole milk) 0.00147 0.255814 1.619866 (sausage, rolls/buns)  (whole milk) 0.001136  0.2125 1.345594
Pada  tabel  10,  kombinasi  itemset  yang  dihasilkan  dari  Algoritma  Apriori  yaitu  terdapat  2  kombinasi. Kombinasi  yang  pertama  yaitu  jika  pembeli  membeli  yogurt  dan  sausage  (sosis)  maka  pembeli  juga  membeli whole  milk  (susu).  Nilai  support  yang  dihasilkan  yaitu  0.00147,  nilai  confidence  0.255814  dan  nilai  liftnya 1.61986. kombinasi yang kedua yaitu jika pembeli membeli sausage (sosis), dan rools/buns (gulungan roti), maka juga membeli whole milk (susu), kombinasi ini menghasilkan nilai support 0.001136, confidence 0.2125 dan lift 1.34559. hasil kombinasi antara FP-Growth dan Apriori adalah sama.

## 3.3 Pembahasan
Kombinasi itemset dengan aturan asosiasi yang dihasilkan oleh Algoritma Apriori dan FP-Growth bernilai sama yaitu  terdapat  2  kombinasi  yang  dihasilkan.  Kombinasi  yang  pertama  yaitu  jika  pembeli  membeli  yogurt  dan sausage  (sosis)  maka  pembeli  juga  membeli  whole  milk  (susu).  Nilai  support  yang  dihasilkan  yaitu  0.00147 (0.0147%), nilai confidence 0.255814 (25.58%) dan nilai liftnya 1.61986. kombinasi yang kedua yaitu jika pembeli membeli sausage (sosis), dan  rools/buns  (roti  gulungan), maka juga membeli  whole milk (susu), kombinasi  ini menghasilkan nilai support 0.001136 (0.0113%), confidence 0.2125 (21.25%) dan lift 1.34559. Selain kombinasi itemset yang dihasilkan pada penelitian ini juga mengukur kecepatan komputasi pada pengolahan data Groceries untuk Market Basket Analysis. Kecepatan komputasi yang dihasilkan oleh Algoritma Apriori yaitu 3.1765 detik, sedangkan algoritma FP-Growth adalah 0.15892 detik. Selisih kecepatan komputasi antara Algoritma Apriori dan FP-Growth adalah 3.0176 detik. Algoritma FP-Growth lebih cepat dalam memproses data Groceries  untuk Market Basket Analysis.  Kemudian pada penelitian ini juga dilakukan Analisa produk yang paling popular atau paling banyak  terjual  serta  waktu  penjualan  terbanyak  pada  bulan  apa  juga  di  Analisa.  Berikut  gambar  2.  Merupakan ilustrasi produk yang paling banyak terjual.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304
Gambar 2 menunjukkan produk popular atau produk yang paling banyak terjual, produk yang paling banyak terjual  yaitu  whole  milk,  other  vegetable, rolls/buns,  soda,  yogurt,  root  vegetable,  tropical  fruit,  bottled  water, sausage, dan citrus fruit. Waktu penjualan terbanyak diilustrasikan pada gambar 3.

## Gambar 3. Jumlah Penjualan Terbanyak
Pada gambar 3, jumlah penjualan terbanyak yaitu pada bulan agustus 2015, yaitu terjadi penjualan sebanyak 2000 penjualan dalam waktu sebulan. Dari hasil kombinasi itemset yang dihasilkan dari aturan asosiasi Algoritma Apriori  dan  FP-Growth,  serta  produk  popular  dan  waktu  penjualan  terbanyak  dapat  dimanfaatkan  perusahaan untuk melihat pola pembelian konsumen dan dapat digunakan untuk mengambil keputusan dalam meningkatkan strategi penjualan serta pengelolaan persediaan produk.

## 4. KESIMPULAN
Market  Basket  Analysis  adalah  teknik  analisis  data  yang  digunakan  untuk  memahami  hubungan  antara  produk yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan yaitu Market Basket Analysis menggunakan  Algoritma Apriori dan FP-Growth untuk dataset Groceries , menghasilkan 2 kombinasi itemset.  Kombinasi  yang  pertama  yaitu  jika  pembeli  membeli  yogurt  dan  sausage  (sosis)  maka  pembeli  juga membeli  whole milk  (susu). Nilai  support yang dihasilkan yaitu 0.00147 (0.0147%), nilai  confidence  0.255814 (25.58%)  dan  nilai  liftnya  1.61986.  kombinasi  yang  kedua  yaitu  jika  pembeli  membeli  sausage  (sosis),  dan rools/buns  (roti  gulungan),  maka  juga  membeli  whole  milk  (susu),  kombinasi  ini  menghasilkan  nilai  support 0.001136 (0.0113%), confidence 0.2125 (21.25%) dan lift 1.34559. Selain kombinasi itemset yang dihasilkan pada penelitian ini juga mengukur kecepatan komputasi pada pengolahan data Groceries  untuk Market Basket Analysis. Kecepatan komputasi yang dihasilkan oleh Algoritma Apriori yaitu 3.1765 detik, sedangkan algoritma FP-Growth adalah 0.15892 detik. Selisih kecepatan komputasi antara Algoritma Apriori dan FP-Growth adalah 3.0176 detik. Algoritma FP-Growth lebih cepat dalam memproses data Groceries  untuk Market Basket Analysis.  Kombinasi ini sesuai dengan produk yang paling banyak terjual yaitu whole milk, other vegetable, rolls/buns, soda, yogurt, root  vegetable,  tropical  fruit,  bottled  water,  sausage,  dan  citrus  fruit.  Hasil  penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan perusahaan  untuk  melihat  pola  pembelian  konsumen  dan  dapat  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dalam meningkatkan strategi penjualan serta pengelolaan persediaan produk.

## REFERENCES
[1]  I. Syukra, A. Hidayat, and M. Z. Fauzi, “Implementation of K-Medoids and FP-Growth Algorithms for Grouping and Product Offering Recommendations,” Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, vol. 2, no. 2, p. 107, Nov. 2019, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.8326.
[2]  J. L. Putra, M. Raharjo, T. A. A. Sandi, R. Ridwan, and R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan  Pada  Perusahaan  Retail,”  Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri,  vol.  15,  no.  1,  pp.  85–90,  Mar.  2019,  doi: 10.33480/pilar.v15i1.113.
[3]  Y. Cahyono, “Rancang Bangun Aplikasi Data Mining untuk Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori,”  Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. 7, no. 2, pp. 262–270, Aug. 2022, Accessed: Apr. 30, 2023. [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika/article/view/13400/pdf
[4]  Moch. D. Febrianto and A. Supriyanto, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Produk,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 6, p. 2010, Dec. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5230.
[5]  S. Rana and M. N. I. Mondal, “Seasonal and Multilevel Association Based Approach for Market Basket Analysis in Retail Supermarket,” European Journal of Information Technologies and Computer Science, vol. 1, no. 4, pp. 9–15, Oct. 2021, doi: 10.24018/compute.2021.1.4.31.
[6]  A. I. Idris et al., “Comparison of Apriori, Apriori-TID and FP-Growth Algorithms in Market Basket Analysis at Grocery Stores,” The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science), vol. 6,  no. 2, p. 107, Jul. 2022, doi: 10.30865/ijics.v6i2.4535.
[7]  H. Maulidiya and A. Jananto, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” in Proceeding SENDI_U, Semarang: Unversitas Stikubank, Jul. 2020, pp. 36– 42. Accessed: Apr. 04, 2023. [Online]. Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/7957
[8]  A. Junaidi, “Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Menentukan Persediaan Barang,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 8, no. 1, pp. 61–67, Mar. 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.604.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6304
Submitted: 09/06/2023 ; Accepted: 26/07/2023 ; Published: 31/07/2023
[9]  A.  A.  Susilo,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  Pengolahan  Data  Transaksi  Penjualan  di  Minimarket  Priyo  Kota Lubuklinggau,” Jurnal Teknologi Komputer dan Sistem Informasi (JTKSI), vol. 1, no. 3, pp. 39–46, May 2018, Accessed: May 01, 2023. [Online]. Available: https://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/jtksi/article/view/657
[10] A.  Alfani  W.P.R.,  F.  Rozi,  and  F.  Sukmana,  “Prediksi  Penjualan  Produk  Unilever  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,”  JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian dan  Pembelajaran  Informatika),  vol.  6, no.  1, pp.  155–160, Jun.  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.
[11] S. Listanto and Y. M. Kristania, “Implementasi Data Mining Terhadap Data Penjualan Dengan Algoritma Apriori Pada PT. Duta Kencana Swaguna,” Jurnal TEKNOINFO, vol. 16, no. 2, pp. 364–372, Jul. 2022, Accessed: May 01, 2023. [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/article/view/1973/899
[12] K. Karsito and W. M. Sari, “Prediksi Potensi Penjualan Produk Delifrance Dengan Metode Naive Bayes Di Pt. Pangan Lestari,” SIGMA Information Technology Journal, vol. 9, no. 1, pp. 67–78, Jun. 2018, Accessed: May 01, 2023. [Online]. Available: https://www.jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/sigma/article/view/465
[13] I. Qoniah and A. T. Priandika, “Analisis Market Basket Untuk Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori (Studi  Kasus:  TB.  Menara),”  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi,  vol.  1,  no.  2,  pp.  26–33,  Dec.  2020,  doi: 10.33365/jtsi.v1i2.368.
[14] D.  Alcan,  K.  Ozdemir,  B.  Ozkan,  A.  Y.  Mucan,  and  T.  Ozcan,  “A  Comparative  Analysis  of  Apriori  and  FP-Growth Algorithms  for  Market  Basket  Analysis  Using  Multi-level  Association  Rule  Mining,”  2023,  pp.  128–137.  doi: 10.1007/978-3-031-25847-3_13.
[15] L. Samboteng, R. Rulinawaty, K. Rachmat, M. Basit, and R. Rahim, “Market basket analysis of administrative patterns data of consumer purchases using data mining technology,” Journal of Applied Engineering Science, vol. 20, no. 2, pp. 339–345, 2022, doi: 10.5937/jaes0-32019.
[16] A. H. Patwary, M. T. Eshan, P. Debnath, and A. Sattar, “Market Basket Analysis Approach to Machine Learning,” in 2021 12th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT), IEEE, Jul. 2021, pp. 1–9. doi: 10.1109/ICCCNT51525.2021.9580175.
[17] A.  R.  Efrat,  R.  Gernowo,  and  Farikhin,  “Consumer  purchase  patterns  based  on  market  basket  analysis  using  apriori algorithms,” J Phys Conf Ser, vol. 1524, no. 1, p. 012109, Apr. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1524/1/012109.
[18] A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Meningkatkan  Pola  Penjualan Obat,”  JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi),  vol.  7,  no.  2,  pp.  262–276,  Aug.  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[19] C. H. Sihotang, M. Syaifudin, and I. Mariami, “Penerapan Data Mining Dalam Penjualan Alat Kerja Cleaning Service Menggunakan  Metode  Apriori,”  Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna  Dharma,  vol.  2,  no.  2,  pp.  249–259,  Mar.  2023, Accessed: May 01, 2023. [Online]. Available: http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/view/7212
[20] N. N. A. Sjarif, N. F. M. Azmi, S. S. Yuhaniz, and D. H. Ten Wong, “A review of market basket analysis on business intelligence and data mining,” International Journal of Business Intelligence and Data Mining, vol. 18, no. 3, p. 383, 2021, doi: 10.1504/IJBIDM.2021.114475.
[21] F. Achmad, O. Nurdiawan, and Y. A. Wijaya, “Analisa Pola Transaksi Pembelian Konsumen Pada Toko Ritel Kesehatan Menggunakan Algoritma FP-Growth,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 1, pp. 168–175, Feb. 2023, Accessed: May 01, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/6210/3656