## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198

## Penerapan Market Basket Analysis Data Mining Pada Penjualan Batik dengan Menerapkan Algoritma Apriori

## Gatot Soepriyono
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, DKI Jakarta, Indonesia Jl. Sawo Manila No.61, RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Indonesia
Email: gatot@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: gatot@civitas.unas.ac.id Submitted: 20/05/2024; Accepted: 29/05/2024; Published: 30/05/2024
Abstrak− Batik  adalah  kain  yang  bergambar  dengan  menerapkan  malam  pada  kain  tersebut  dan  diproses  dengan  cara tertentu.  Pada  perusahaan  batik  tertentu  terdapat  produk  yang  menjadi  ciri  khas  pada  perusahaan  tersebut.  Seiring  dengan berjalan waktu ada masalah yang timbul pada penjualan batik tersebut karena kurang tepat dalam menyediakan stok di toko sehingga  menyulitkan  customer  dalam  memesan  batik  tersebut.  Permasalahan  tersebut  yang  terjadi  tentu  menjadi  sebuah permasalahan  yang  harus  diselesaikan.  Jika  stok  barang  yang  tersedia  tidak  sesuai  dengan  keinginan  oleh  pelanggan  maka barang  tersebut  akan  tertumpuk  pada  stok  toko  barang.  Selain  itu  juga,  jika  customer  tidak  mendapati  model  batik  yang sesuai dengan keinginan maka akan menyebabkan customer beralih pada toko lainnya. Hasil penjualan dibuat laporan dalam bentuk buku besar atau dimasukkan dalam komputer. Laporan yang dihasilkan adalah laporan data transaksi penjualan. Data mining  sendiri  merupakan  sebuah  proses  pengolahan  data  dalam  jumlah  yang  cukup  banyak.  Nantinya  data  yang  tercatat pada buku besar nanti dapat dimanfaatkan sebagai informasi dalam penentuan strategi bisnis yang dilakukan dalam penjualan batik.  Market  Basket  Analysis  memiliki  tujuan  untuk  melakukan  pengelolaan  terdapat  data  pelanggan  ataupun  data penjualan.  Algoritma  apriori  merupakan  bagian  asosiasi  pada  data  minig.  Algoritma  apriori  dapat  membantu  dalam membentuk  kandidat  kombinasi  item.  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  bahwasannya  terdapat  1  kombinasi  item  yang memenuhi  nilai  support  sebesar  30%  yaitu  item  T09  dan  T12,  dimana  nilai  support  yang  didapatkan  sebesar  30,76%  dan dengan nilai confidence sebesar 100%.
Kata Kunci: Batik; Data Penjualan; Data Mining; Market Basket Analysis; Algoritma Apriori
Abstract− Batik is a cloth that is  depicted by applying  wax to the  cloth and processing  it in a  certain  way.  In  certain batik companies, there are products that are characteristic of that company. As time goes by, problems arise with the sale of batik due to lack of proper stock availability in shops, making it difficult for customers to order batik. This problem that occurs is certainly a problem that  must be resolved.  If the available stock of  goods  does not  match the  customer's  wishes, the goods will be piled up in the shop's stock. Apart from that, if the customer does not find a batik model that suits his wishes, it will cause the customer to switch to another shop. The sales results are reported in the form of a ledger or entered into a computer. The report produced is a sales transaction  data report.  Data mining  itself is a process of processing quite large amounts of data.  In  the  future,  the  data  recorded  in  the  ledger  can  be  used  as  information  in  determining  business  strategies  for  batik sales. Market Basket Analysis aims to  manage  customer  data or sales data. The a priori algorithm  is an association part of mining data. A priori algorithms can help in forming candidate  item  combinations. From the results of the research  carried out, there is 1 combination of items that meets the support value of 30%, namely items T09 and T12, where the support value obtained is 30.76% and with a confidence value of 100%.
Keywords: Batik; Sales Data; Data Mining; Market Basket Analysis; Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Batik adalah kain yang bergambar dengan menerapkan malam pada kain tersebut dan diproses dengan cara tertentu. Batik juga dianggap sebagai ikon budaya penting di Iindonesia. Batik biasa digunakan sebagai busana kasual dan formal yang digunakan di beragam acara. Dan pemerintah Indonesia telah menetapkan berpakaian batik di hari- hari tertentu.  Pada perusahaan  batik tertentu terdapat produk yang  menjadi ciri khas pada perusahaan tersebut. Dimana pada batik itu sendiri terdapat berbagai macam model baik dari bentuk kain, hasil batik, model jenis atau pun  lainnya.  Pada  umumnya  perusahaan  batik  juga  menyediakan  berbagai  macam  diantaranya  koleksi  sutera, primisima, polyester dan  lainnya, dengan  model  up to date untuk pria, wanita, teenager dan anak, serta diikuti dengan handycraft dan souvenir yang meliputi ; kayu, keramik, rotan, produksi kerajinan tas serta yang lainnya.
Seiring dengan berjalan waktu ada masalah yang timbul pada penjualan batik tersebut karena kurang tepat dalam  menyediakan  stok  di  toko  sehingga  menyulitkan customer  dalam  memesan  batik  tersebut.  Jika  hal  ini dibiarkan  terus  menerus  maka  penjualan  akan  menurun  distiap  harinya  dan  customer  yang  merasa  tidak  puas akan  beralih  ke  perusahaan  batik  yang  lain[1],  [2].  Permasalahan  tersebut  yang  terjadi  tentu  menjadi  sebuah permasalahan  yang  harus  diselesaikan,  hal  tersebut  dikarenakan  jika  stok  barang  yang  tersedia  tidak  sesuai dengan keinginan oleh pelanggan maka barang tersebut akan tertumpuk pada stok toko barang. Dimana dari hal tersebut  akan  merugikan  bagi  perusahaan  karena  model  barang  yang  dijual  sudah  tidak  sesuai  dengan  model trend yang sedang digemari pada saat ini. Selain itu juga, jika customer tidak mendapati model batik yang sesuai dengan  keinginan  maka  akan  menyebabkan  customer  beralih  pada  toko  lainnya.  Dimana  dampak  yang diakibatkan  dari  hal  tersebut  toko  kehilangan  pelanggan  serta  tidak  mendapatkan  omset  penjualan  ataupun keuntungan  bagi  perusahaan  hingga  menyebabkan  perusahaan  bangkrut  dikarenakan  tidak  dapat  memenuhi biaya operasional.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
Hasil  penelitian  sebelumnya  bahwa  keunggulan  Batik  terletak  dengan  desain  yang  nyaman  dan memberikan kesan  yang  mewah pada  motifnya serta membuat customer bisa tampil gaya dan dapat  digunakan sehari-hari daripada  batik  yang  lain dan  membuat omzet  meningkat di  setiap tahunnya. Hasil penjualan dibuat laporan  dalam  bentuk  buku  besar  atau  dimasukkan  dalam  komputer.  Laporan  yang  dihasilkan  adalah  laporan data  transaksi  penjualan.  Dengan  adanya  laporan  tersebut  belum  adanya  menjadikan  informasi  untuk menentukan  strategi  bisnis.  Dari  banyaknya  jumlah  transaksi  penjualan  maka  perlu  adanya  analisis  transaksi penjualan  guna  menemukan  informasi  yang  berbasis  pengetahuan  yang  bermanfaat.  Adanya  informasi rekomendasi penawaran produk yang  bisa dipergunakan  sebagai promosi penawaran produk kepada pelanggan secara  otomatis.  Berdasarkan  dengan  perihal  diatas  maka  kiranya  proses  penyelesaian  dapat  dilakukan  dengan menggunakan data mining[3], [4].
Data mining sendiri merupakan sebuah proses pengolahan data dalam jumlah yang cukup banyak. Proses pengolahan pada data mining didasarkan dengan data  – data yang telah tersimpan sebelumnya untuk dilakukan penggalian  ulang  hingga  mendapatkan  kembali  informasi  yang  penting  dan  berhaga  bagi  pemilik  data  yang nantinya dapat digunakan sebagai proses pengambilan keputusan[5], [6].
Sama  halnya  dengan  penjabaran  yang  telah  dilakukan,  dimana  data  –  data  penjualan  disusun  dalam bentuk laporan – laporan pada buku besar. Nantinya data yang tercatat pada buku besar nanti dapat dimanfaatkan sebagai informasi dalam penentuan strategi bisnis yang dilakukan dalam penjualan batik. Dengan data yang telah tersedia  tersebut  akan  mudah  proses  penyelesaian  yang  dilakukan  dengan  data  mining  nantinya.  Pada  data mining  sendiri  terdapat  berbagai  algoritma  yang  dipergunakan  untuk  membantu  dalam  penyelesaian  masalah, salah satunya adalah Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori[7], [8].
Market Basket Analysis  memiliki tujuan untuk melakukan pengelolaan terdapat data pelanggan ataupun data penjualan. Pengelolaan tersebut nantinya dapat digunakan untuk  menemukan  sebuah pola  hubungan  yang dilakukan oleh pelanggan terhadap proses pembelian atau transaksi barang. Tujuan dari market basket analysis untuk membantu dalam peningkatan penjualan. Dalam market basket analysis juga membutuhkan beberapa cara seperti asosiasi pada algoritma apriori[9], [10].
Algoritma apriori merupakan bagian asosiasi pada data minig.  Algoritma apriori dapat membantu dalam membentuk  kandidat  kombinasi  item,  kemudian  dilakukan  pengujian  apakah  kombinasi  tersebut  memenuhi parameter  support  dan  confident  minimum  yang  merupakan  nilai  ambang  yang  diberikan  oleh  pengguna. Pembunkan dalam kombinasi item berdasarkan dengan nilai support atau ambang batas dan juga nilia confidence atau kepercaya dari hubungan antar item[11], [12].
Beberapa  penelitian  terdahulu  sebagai  pendukung  terhadap  penelitian  yang  dilakukan  seperti  yang dilakukan  oleh  I  Made  Dwi  Putra  Asana,  dkk  pada  tahun  2022  dengan  judul  penelitian  Aplikasi  Data  Mining Asosiasi Barang Menggunakan  Algoritma  Apriori-TID dimana  hasil dari penelitian dapat  menghasilkan aturan asosiasi barang berdasarkan nilai dukungan dan kepercayaan minimum yang dimasukkan oleh pengguna[13].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Putri Mai Sarah Tarigan pada tahun 2022 dimana  judul penelitian yang  dilakukan  adalah  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan Persediaan  Barang  (Studi  Kasus:  Toko  Sinar  Harahap)  dengan  hasil  dari  penelitian  di  dapat  data  nama  barang yang  paling  banyak  terjual  untuk  di  jadikan  sebagai  antisipasi  persediaan  barang  agar  tidak  mengalami kekosongan yang dapat menyebabkan pelanggan kecewa[14].
Penelitian  lainnya  yang  juga  dilakukan  oleh  Ramadani  Saputra  dan  Alexander  J.P.  Sibarani  pada  tahun 2020 dengan judul penelitian Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat dari hasil penelitian didapatkan bahwasannya Penerapan Algoritma Apriori dalam aplikasi ini  berhasil  mencari  kombinasi  item  terbanyak  berdasarkan  data  transaksi  dan  kemudian  membentuk  pola asosiasi  dari  kombinasi  item  tersebut.  Hasil  aplikasi  ini  dapat  mengetahui  jenis  obat  yang  sering  dibeli  oleh konsumen secara bersamaan sehingga dapat mengetahui pola penjualan obat[15].
Serta  penelitian  terakhir  yang  dilakukan  oleh  Robby  Takdirillah  pada  tahun  2020  dengan  judul  dari penelitian  yang  dilakukan  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Transaksi Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi  Penjualan  serta  hasil  yang  didapatkan  menunjukan  bahwa  algoritma apriori  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  transaksi  penjualan  menjadi  informasi  baru  berupa  keterkaitan antar  produk  yang  didasari  dari  pengujian  dengan  tools  Orange.  Aturan  asosiatif  yang  dibentuk  diuji menggunakan lift ratio, supaya dapat diketahui aturan asosiasi antar produk mana saja yang paling kuat[16].
Maka dari itu, dari pembahasan yang telah dilakukan diatas tujuan dari penelitian yang dilakukan untuk mengetahui produk yang ditawarkan sesuai dengan karakter pembelian oleh pelanggan dilakukan dengan teknis analisis  keranjang  belanja  atau  algoritma  apriori.  Pada  nantinya  dari  hasil  tersebut  didapatkan  sebuah  pola hubungan antar item.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Tahapan penelitian merupakan alur proses yang dilaksanakan pada penelitian. Dengan tahapan penelitian maka alur  proses  akan  tersusun  secara  baik.  Alur  proses  pada  tahapan  penelitian  dimulai  dari  tahapan  identifikasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
masalaah sampai dengan tahapan laporan. Pada gambar 1 dapat dilihat terhadap tahapan penelitian, dimana pada gambar tersebut tampak jelas setiap tahapan yang dilalui pada penelitian.
Adapun penjabaran terkait dengan setiap tahapan pada penelitian dapat dilihat berikut:
1. Mengidetifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  menguraikan  apa  yang  menjadi  masalah  sebelum  sampai  pada  tahap  pembahasan selanjutnya agar pembahasan suatu masalah dapat terarah atau fokus pada suatu tujuan.
2. Pengumpulan Data
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data yang akan digunakan dalam melakukan penelitian dengan cara wawancara. Pengumpulan data dilakukan langsung kepada pihak yang bersangkutan.
3. Studi Literatur
Pada tahapan ini, dilakukan pemahaman terhadap objek yang akan diteliti, dengan membaca berbagai sumber referensi seperti, buku-buku, jurnal, maupun sumber bacaan lainnya.
4. Analisa Data
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  maka  pada  tahapan  ini  dilakukan  analisa  terhadap  data  yang  telah dikumpulkan untuk mengetahui apakah data tersebut bisa digunakan untuk mengelompokan beasiswa untuk siswa.
5. Penerapan Algoritma Apriori
Pada  tahapan  ini  penulis  melakuakan  proses  pemecahan  masalah  dengan  menerapkan  Algoritma  Apriori dimana data diproses untuk menanggapi perumusan masalah.
6. Implementasi
Implementasi  merupakan  tahap  penerapan  dari  proses  analisa  dan  merancang  sistem,  dimana  data  akan diproses  kedalam  perangkat  lunak  sistem  (source  code),  tujuannya  untuk  mengetahui  apakah  sistem  dapat berjalan sesuai kebutuhan.
7. Pengujian
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  pengujian  maka  hasil  dari  pengujian  tersebut  kembali  dianalisa  untuk memastikan apakah hasil tersebut sesuai dengan tujuan dari penelitian ini dilakukan.
8. Dokumentasi
Dokumentasi  ini  merupakan  tahap  yang  paling  akhir  dilakukan  setelah  pengujian.  Tujuannya  untuk menyajikan  sebuah  informasi  yang  akurat  serta  diakui  kebenarannya  melalui  bukti-bukti  dokumen  yang sudah di miliki oleh penulisan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  ilmu  yang  mempelajari  sebuah  metode  dalam  menemukan  pola  dari  suatu  data  besar. Pengetahuan  ini  dapat  menghasilkan  berupa  pola  atau  rumus.  Setiap  hari  manusia  dapat  menghasilkan  banyak data yang besar baik jumlah dan ukurannya. Data-data tersebut diantaranya tentang data bisnis, kantor, penduduk dan  sebagainya.  Contoh  dalam  bidang  bisnis  busana  ada  banyak  data  mengenai  data  produk  itu  sendiri  yang setiap  hari  akan  bertambah  banyak  karena  banyaknya  pembeli  di  toko  tersebut.  Data  itu  akan  direkap  oleh komputer  itu  sendiri  dalam  dataset  yang  nantinya  akan  diolah  dengan  metode  dan  algoritma  yang  akan menghasilkan transaksi belanja konsumen[17], [18].

## 2.3 Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis  merupakan  suatu  metodeoligi  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis  kebiasaan membeli  konsumen  dengan  cara  menemukan  antar  item  yang  berbeda  yang  dibeli  konsumen  dalam  suatu

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
transaksi  tertentu.  Kemudian  proses  ini  menganalisis  pola  pembelian  pelanggan  dengan  cara  menemukan hubungan antara item yang1 ke item  yang berbeda yang diletakkan konsumen dalam shopping basket. Hasil yang telah  didapatkan  ini  nantinya  dapat  dimanfaatkan  oleh  perusaha  ritel  seperti  toko  atau  swallyan  untuk mengembangkan  strategi  pemasaran  dengan  melihat  item  apa  saja  yang  memungkinkan  dibeli  oleh  konsumen secara bersamaan[19][20].

## 2.4 Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  suatu  algoritma  dasar  yang  diusulkan  oleh  Agrawal &  Srikant  pada  tahun  1994 untuk penentuan frequent itemset untuk aturan asosiasi boolean. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada Data Mining. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut Affinity Analysis atau MBA . Untuk penerapan Algoritma  Apriori,  secara umum dibutuhkan struktur data untuk  menyimpan  candidate frequent  itemset  untuk  suatu  iterasi  ke  dan  untuk  menyimpan  frequent  itemset  yang  dihasilkan.  Ketika membaca  hasil  tiap  item  dari seluruh transaksi, selain mendapatkan item-item baru juga dilakukan perhitungan nilai support  item-item  yang  sudah  ditemukan,  sehingga  untuk  mendapatkan  candidate  1-  itemset  beserta  nilai support-nya cukup membutuhkan satu kali pembacaan data[4], [9], [12].
Analisis  asosiasi  atau  association  rule  mining  adalah  teknik  data  mining  untuk  menemukan  hubungan keterkaitan antara suatu kombinasi item. Contoh asosiasi yang biasa terjadi seperti seberapa besar kemungkinan pembeli  membeli  rice  cooker  dengan  beras  secara  bersamaan.  Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu[1], [6], [18]: a. Support (nilai penunjang)
Support  adalah  nilai  persentasi suatu  ukuran  yang  menunjukkan  hubungan  seberapa besar  tingkat  dominasi suatu item/itemset dari keseluruhan transaksi. Ukuran ini menentukan apakah suatu item/itemset layak untuk dicari  confidence-nya  (misal,dari  keseluruhan  transaksi  yang  ada,  seberapa  besar  tingkat  dominasi  yang menunjukkan bahwa item A dan B dibeli bersamaan).
b. Confidence (nilai kepastian)
Confidence adalah suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar dua item secara conditional. Contohnya, seberapa  sering  item  B dibeli  jika  seseorang  membeli  item  A. Metode  Dasar  Association  Rule  Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap:
1. Analisa pola frekuensi tinggi.
2. Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam database, rumus analisa pola frekuensi untuk 1 itemset tertinggi dapat dilihat pada Rumus (1)
( ) (1) Rumus analisa pola frekuensi untuk 1 itemset tertinggi dapat dilihat pada Rumus 2 ( ) (2)
3. Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, setelah itu dicari aturan  assosiatif yang memenuhi syarat minimum  untuk  confidence  dengan  14  menghitung  confidence  aturan  assosiatif  A  →  B  dengan menggunakan
(   ) ∑ ∑ (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Batik merupakan pakaian ciri khas dari negara Indonesia. Dimana penjualan batik banyak dilakukan baik secara perorangan, UMKM, perusahaan baik skala kecil ataupun skala besar. Batik sendiri memiliki beberapa jenis dan model,  dikarenakan  tidak  semua  model  batik  ataupun  gambaran  batik  itu  adalah  sama.  Setiap  penjualan  batik memiliki  ciri  khas  dari  masing  –  masing  batik  tersebut.  Bagi  perusahaan  penyediaan  stok  terhadap  batik merupakan  hal  yang  sangat  penting,  dikarenakan  kesalahan  dalam  pemenuhan  stok  barang  maka  akan mengakibatkan kerugian bagi persuahan. Sebagai contoh jika batik yang tersedia tidaklah menjadi batik pilihan oleh customer tentu saja batik tersebut tidak akan terjual dan menyebabkan kerugian bagi perusahaan. Maka dari itu  perlu  dilakukan  sebuah  penanganan  terhadap  permasalahan  tersebut,  dimana  selama  ini  proses  transaksi penjualan batik tersebut tercatat pada laporan buku besar. Pada data transaksi itu dapat dilihat kiranya batik yang menjadi kegemaran atau  yang paling  banyak diinginkan oleh customer, selain  itu  juga dari data tersebut dapat dilihat hubungan item dari item batik dengan item lainnya. Oleh sebab itu, sudah seharusnya dilakukan sebuah penyelesaian permasalahan khusus untuk yang dapat digunakan untuk membantu dalam menemukan hubungan dari item –  item tersebut. Pola yang terbentuk nantinya dapat membantu untuk menentukan batik atau item apa saja  yang  akan  sediakan  sebagai  stok  barang.  Penyelesaian  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
data  mining.  Data  mining  merupakan  sebuah  cara  yang  dilakukan  untuk  melakukan  proses  pengolahan  data. Pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  data  mining  untuk  menemukan  sebuah  informasi  baru  yang  tersimpan pada  data.  Sama  halnya  penyelesaian  terhadap  permasalahan  yang  dihadapi  saat  ini  data  penjualan  sudah tersimpan  pada  laporan  buku  besar,  dari  data  tersebut  dapat  dilakukan  proses  pengolahan  data  dengan  data mining untuk menemukan sebuah informasi baru. Pada data mining juga terdapat beberapa teknik khusus yang digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan,  salah  satunya  adalah  Market  Basket  Analysis.  Market  Basket Analysis  (MBA)  merupakan  sebuah  teknik  bagian  dari  asosisasi  data  mining.  Pada  Market  Basket  Analysis (MBA)  dilakukan  untuk  membentuk  hubungan  pola  antar  item  yang  tersimpan  pada  kumpulan  data,  tujuan dilakukan  Market  Basket  Analysis  (MBA)  untuk  membantu  dalam  peningkatan  penjualan  dengan  melihat hubungan  dari  setiap  item.  Pada  Market  Basket  Analysis  (MBA)  juga  terdapat  algoritma  yang  biasa dipergunakan  yaitu  apriori.  Apriori  merupakan  algoritma  yang  dapat  dipergunakan  untuk  mencari  hubungan asosiasi antar  item. Hubungan tersebut dapat terbentuk dengan  melihat  nilai  support dari setiap transaksi  yang dilakukan.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  pada  data  penjualan  batik,  dimana analisis bertujuan untuk menemukan hubungan yang terbentuk dari setiap item data.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Apriori
Pada simulasi ini data yang digunakan hanyalah tigabelas data keterangan dan 13 data transaksi penjualan bukan seluruh data. Berikut ini adalah data yang akan digunakan pada penelitian:
Tabel 1. Sampel Data Korner Keterangan K001 Syal sutra K002 Kain Panjang K003 Bahan potongan K004 Kemeja Panjang K005 Kemeja pendek K006 Hem santai K007 Dress colection K008 Blus wanita K009 gamis K010 Blus muslim K011 Baju koko K012 Peci, mukenah K013 Kalung,gelang,anting(accesories) Tabel 2. Data transaksi Transaksi Korner T01 K003, K004, K005, K010 T02 K009, K010, K011 T03 K001, K007, K008, K013 T04 K004, K005, K009, K010 T05 K001, K010, K013 T06 K006, K007, K008 T07 K011, K012, K013 T08 K006, K007, K008 T09 K005, K006, K007, K008 T010 K002, K004, K008, K013 T011 K007, K008, K009, K010 T012 K005, K006, K007, K008 T013 K005, K006, K008, K010 T014 K004, K005, K008 T015 K001, K005, K007, K008
Berdasarkan  tabel  transaksi  diatas  maka  didapat  tabel  representasi  data  berupa item  yang  ada  pada transaksi tersebut yaitu :
Tabel 3. Representasi Data transaksi Transaksi Korner T01 K002 T01 K003 T01 K012 T02 K011

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
Transaksi Korner T03 K001 T03 K009 T04 K004 T04 K013 T05 K006 T05 K010 T07 K005 T08 K007
Selanjutnya data kemudian disusun menjadi bentuk tabulan, apabila dibuat ke dalam bentuk tabular, data transaksi diatas akan terlihat seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Format Tabular Data Transaksi Korner Transaksi T1  T2  T3  T4  T5  T6  T7  T8  T9  T10  T11  T12  T13  T14  T15 K001 1 1 1 K002 1 K003 1 K004 1 1 1 1 K005 1 1 1 1 1 1 1 K006 1 1 1 1 1 K007 1 1 1 1 1 1 1 K008 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 K009 1 1 1 K010 1 1 1 1 1 1 K011 1 1 K012 1 K013 1 1 1 1
Berikut  ini  adalah  pembentukan  1  itemset  berdasarkan  bentuk  tabular  data  transaksi  diatas.  Dimana pembentukan 1 itemset bertujuan untuk mengetahui nilai support dari masing-masing item dalam transaksi yang ada. Proses pembentukan 1 itemset dilakukan menggunakan persamaan. Tabel hasil pembentukan 1 itemset dari bentuk data tabular pada tabel 4. dan tabel 5.
(   ) ∑ ∑ 30,76% (   ) ∑ ∑ 23,07% (   ) ∑ ∑ 30,76% (   ) ∑ ∑ 30,76 (   ) ∑ ∑ 23,07% (   ) ∑ ∑ 30,76% (   ) ∑ ∑ 15,38% (   ) ∑ ∑ 23,07% (   ) ∑ ∑ 30,76% (   ) ∑ ∑ 30,76% (   ) ∑ ∑ 30,76% (   ) ∑ ∑ 30,76% (   ) ∑ ∑ 30,76%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
(   ) ∑ ∑
23,07% (   ) ∑ ∑ 23,07% Tabel 5. Support dari tiap item Itemset Support T01 30% T02 23% T03 30% T04 30% T05 23% T06 30% T07 15% T08 23% T09 30% T10 30% T11 30% T12 30% T13 30% T14 23% T15 23%
Proses selanjutnya merupakan pembentukan 2 itemset dengan jumlah minimum support  30%. Berikut  ini adalah perhitungan pembentukan 2 itemset.
(        ) ∑ ∑ 7,69% (        ) ∑ ∑ 23,07% (        ) ∑ ∑ 7,69% (        ) ∑ ∑ 7,69% (        ) ∑ ∑ 7,69%
Proses  tersebut  dilakukan  hingga  didapatkan  semua  pola  hubungan  kombinasi  pada  2  itemset,  adapun hasil kombinasi secara keseluruhan dengan nilai support dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Calon 2 itemset Itemset Jumlah Support T01, T02 1 07,69 % T01, T04 3 23,07 % T01, T05 1 07,69 % T01, T09 1 07,69 % T01, T10 1 07,69 % T01, T11 1 07,69 % T01, T12 1 07,69 % T01, T13 2 15,38 % T01,T14 2 15,38 % T01, T15 1 07,69 % T02, T04 2 15,38 % T02, T05 1 07,69 % T02, T07 1 07,69 % T02, T11 2 15,38 % T02, T13 1 07,69 % T03, T05 2 15,38 % T03, T06 2 15,38 % T03, T07 1 07,69 % T03, T08 2 15,38 % T03, T09 2 15, 38 % T03, T10 2 15,38 %

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
Itemset Jumlah Support T03, T11 2 15,38 % T03, T12 2 15, 38 % T03, T13 2 15,38 % T03, T14 1 07,69 % T03, T15 3 23,07 % T04, T05 1 07,69 % T04, T09 1 07,69 % T04, T10 1 07,69 % T04, T11 2 15,38 % T04, T12 1 07,69 % T04, T13 2 15,38 % T04, T14 2 15,38 % T04, T15 1 07,69 % T05, T07 1 07,69 % T05, T10 1 07,69 % T05, T11 1 07,69 % T05, T12 1 07,69 % T05, T13 1 07,69 % T05, T15 1 07,69 % T06, T08 3 23,07 % T06, T09 3 23,07 % T06, T10 1 07,69 % T06, T11 2 15,38 % T06, T12 3 23,07 % T06, T13 2 15,38 % T06, T14 1 07,69 % T06, T15 2 15,38 % T07, T10 1 07,69 % T08, T09 3 23,07 % T08, T10 1 07,69 % T08, T11 2 15,38 % T08, T12 2 15,38 % T08, T13 1 07,69 % T08, T14 1 07,69 % T08, T15 2 15,38 % T09, T10 1 07,69 % T09, T11 2 15,38 % T09, T12 4 30,76 % T09, T13 3 23,07 % T09, T14 2 15,38 % T09, T15 2 15,38 % T10, T11 1 07,69 % T10, T12 1 07,69 % T10, T13 1 07,69 % T10, T14 2 15,38 % T10, T15 1 07,69 % T11, T12 2 15,38 % T11, T13 2 15,38 % T11, T14 1 07,69 % T11, T15 2 15,38 % T12, T13 3 23,07 % T12, T14 2 15,38 % T12, T15 3 23,07 % T13, T14 2 15,38 % T13, T15 2 15,38 % T14, T15 2 15,38 %
Minimal  support  yang  ditentukan  yaitu  20%,  maka  kombinasi  2  itemset  yang  tidak  memenuhi  minimal support akan dihilangkan, terlihat seperti pada tabel 7 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
Tabel 7. Hasil Nilai Support 2 Itemset Itemset Support T09, T12 30,76 %
Pada  tabel  7  dapat  dilihat  bahwasannya  hanya  terdapat  1  komibnasi  item  yang  memenuhi  nilai  supprot sebesar  30%.  Maka  dari  itu  proses  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  mencari  nilai  confidence,  adapun  nilai confidence dapat dilihat berikut
(   ) ∑
∑ = 100%
Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwasannya  untuk  nilai  confidence  (kepercayaan)  dari  hasil  yang didapatkan sebesar 100%

## 4. KESIMPULAN
Tahapan akhir dari penelitian adalah sebuah penarikan kesimpulan, dari proses yang telah dilakukan didapatkan hasil serta kesimpulan bahwasannya penggunaan data mining dalam proses pengolahan data merupakan sebuah teknik  yang  tepat,  dimana  dengan  menggunakan  data  mining  dapat  lebih  mudah  untuk  digunakan  dalam pengelolaan  data.  Selain  itu,  market  basket  analysis  dapat  diterapkan  untuk  melakukan  pengelolaan  data  pada data  penjualan  batik.  Pada  market  basket  analysis  sendiri  dilakukan  proses  pembentukan  hubungan  antar  item dengan menggunakan algoritma apriori. Hasil yang didapatkan dari algoritma apriori adalah terdapat 1 hubungan itemset  yang  memenuhi  nilai  support  sebesar  30%  yaitu  T09  T12  dengan  nilai  support  sebesar  20,76%. Hubungan itemset tersebut juga memiliki nilai confidence sebesar 100%.

## REFERENCES
[1] M.  Kholid,  A.  Fitri  Boy,  and  Y.  Syahra,  “Implementasi  Data  Mining  Metode  Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui Pola  Pembelian  Konsumen  pada  Transaksi  Penjualan  Makanan  Dan  Minuman  (Study  Kasus  Restaurant  J.M.C Medan),” J. CyberTech , vol. 4, no. 7, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/.
[2] S. F. Octavia, I. Permana, and S. Monalisa, “Penerapan Algoritma Association Rules Dalam Penentuan Pola Pembelian Berdasarkan  Hasil  Clustering,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  956–965,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i3.6129.
[3] Ahmad Thariq, “Implementasi Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori pada Data Penjualan Buku,” J. Kolaboratif Sains , vol. 6, no. 3, pp. 154–163, 2023, doi: 10.56338/jks.v6i3.3333.
[4] R.  Haristyarini  and  W.  Yustanti,  “Penerapan  Metode  Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Eclat  dan  Prediksi dengan Artificial  Neural  Network pada Data Transaksi Penjualan,” J.  Emerg.  Inf.  Syst.  Bus.  Intell. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.
21–29, 2021, [Online]. Available:
https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/41105%0Ahttps://ejournal.unesa.ac.id.
[5] I. Qoniah and A. T. Priandika, “Analisis Market Basket Untuk Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Tb.Menara),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2020, doi: 10.33365/jtsi.v1i2.368.
[6] I.  A.  Ashari,  A.  Wirasto,  D.  Nugroho  Triwibowo,  and  P.  Purwono,  “Implementasi  Market  Basket  Analysis  dengan Algoritma  Apriori  untuk  Analisis  Pendapatan  Usaha  Retail,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 3, pp. 701–709, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.
[7] W. Nugraheni and A. Nugroho, “Penerapan Metode Market Basket Analysis (MBA) dengan Algoritma Apriori Untuk Menganalisis Pembelian Jajanan Khas Lebaran Pada Warung Sembako di Toko Win,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 7, no. 4, pp. 639–641, 2023, doi: 10.35870/jtik.v7i4.1083.
[8] R.  Abizal,  Y.  Syahra,  and  H.  Hafizah,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam  Menganalisis  Pola  Penjualan  Pada Restoran Sederhana,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 1, p. 76, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4794.
[9] A. Silvanie, “Pencarian Frequent Itemset Dengan Algoritma Apriori Dan Python.,” J. Nas. Inform. , vol. 1, No. 2, no. 2, pp. 103–113, 2020.
[10]  M. Rizki, D. Devrika, I. H. Umam, and F. S. Lubis, “Aplikasi Data Mining dalam Penentuan Layout Swalayan dengan Menggunakan Metode MBA,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol. 5, no. 2, p. 130, 2020, doi: 10.24014/jti.v5i2.8958.
[11]  K.  N.  Wijaya,  “Analisa  Pola  Frekuensi  Keranjang  Belanja  Dengan  Dengan  Perbandingan  Algoritma  Fp-Growth (Frequent Pattern Growth) dan Eclat pada minimarket,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 364–373, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.380.
[12]  A.  Setiawan  and  R.  Mulyanti,  “Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Apriori  pada  Ecommerce  Toko  Busana Muslim Trendy,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 11, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i1.4550.
[13]  I.  M.  D.  P.  Asana,  I.  G.  I.  Sudipa,  A.  A.  T.  W.  Mayun,  N.  P.  S.  Meinarni,  and  D.  V.  Waas,  “Aplikasi  Data  Mining Asosiasi  Barang  Menggunakan  Algoritma  Apriori-TID,” INFORMAL  Informatics  J. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  38,  2022,  doi: 10.19184/isj.v7i1.30901.
[14]  P.  M.  S.  Tarigan,  J.  T.  Hardinata,  H.  Qurniawan,  M.  Safii,  and  R.  Winanjaya,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi  Kasus:  Toko  Sinar  Harahap),” J. Janitra Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 9–19, 2022, doi: 10.25008/janitra.v2i1.142.
[15]  R.  Saputra  and  A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Meningkatkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 516-525 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5198
Pola  Penjualan  Obat,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  262–276,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[16]  R.  Takdirillah,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai Pendukung  Informasi  Strategi  Penjualan,” Edumatic    J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  37–46,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[17]  D.  Rizaldi  and  A.  Adnan,  “Market  Basket  Analysis  Menggunakan  Algoritma  Apriori:  Kasus  Transaksi  212  Mart Soebrantas Pekanbaru,” J. Stat. dan Apl. , vol. 5, no. 1, pp. 31–40, 2021, doi: 10.21009/jsa.05103.
[18]  A.  Lewis,  M.  Zarlis,  and  Z.  Situmorang,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Task  Market  Basket  Analysis  Pada Transaksi Penjualan Barang di Ab Mart dengan Algoritma Apriori,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 676, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2934.
[19]  R. Rusnandi, S. Suparni, and A. B. Pohan, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Market Basket Dengan Algoritma Fp-Growth  Pada  Pd  Pasar  Tohaga,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  119,  2020,  doi: 10.23887/janapati.v9i1.19349.
[20]  S.  O.  A.  T.  S.  I.  Narulita,  “Pengujian  Akurasi  Model  PrediksiMenggunakan  Metode  Data  MiningClassification Decision Tree Algoritma C4.5Untuk Penentuan Peminatan Peserta Didik,” J. Media Apl. , vol. 13, no. 2016, pp. 68–82, 2021.