## Analisa Perilaku Konsumen Melalui Data Transaksi Berbasis Pendekatan Market Basket Analysis
Binti Umayah a,1 , Fachrul Kurniawan a,2
a Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Maulana Malik Ibraim Malang
1 umaya310@gmail.com; 2 fach77@yahoo.com

## I. Pendahuluan
Perilaku  konsumen  adalah  kegiatan  seorang  konsumen  dalam  membuat  keputusan  untuk  membeli, menggunakan serta mengkonsumsi barang-barang dan jasa yang telah dibelinya, juga termasuk dalam faktor- faktor pelanggan yang dapat mempengaruhi keputusan pembelian dan penggunaan produk (Simamora, 2002). Setiap  pelanggan  atau  konsumen  mempunyai  keinginan  dan  kebutuhan  yang  berbeda-beda,  serta  memiliki perilaku yang berbeda juga dalam memenuhi keinginan dan kebutuhannya tersebut. Akan tetapi, dalam perilaku yang berbeda untuk memenuhi kebutuhannya tersebut masih memiliki kesamaan diantaranya, yaitu sama-sama ingin memaksimalkan kepuasannya dalam mengkonsumsi suatu barang atau jasa yang dibutuhkannya.
Dari  kegiatan  mengkonsumsi  tersebut,  dapat  diketahui  mengenai  perilaku,  pola  atau  kebiasaan  yang dilakukakan  oleh  konsumen  dalam  memenuhi  kebutuhan  dan  keinginannya.  Perilaku  tersebut  diketahuidari pencatatan  yang  dilakukan  oleh  pihak  perantara  penyedia  kebutuhan  konsumen  (swalayan).Pencatatan dilakukan  karena  dibutuhkan  untuk  dokumentasi  dan  juga  untuk  mengetahui  data  history  pelanggan  selama kegiatan transaksi dilakukan.
Pada tahun terakhir ini, data transaksi sudah banyak digunakan sebagai bahan penelitian dan analisa bagi para peneliti (Maharani et al., 2017). Pada penelitian kali ini juga, data transaksi akan diolah atau digali lagi untuk  mendapatkan  beberapa  informasi  penting.  Misalkan  informasi  yang  didapatkan  mengenai  pola  suatu barang yang memiliki tingkat penjualan tertinggi.Informasi dapat dimanfaatkan untuk penambahan stok barang tersebut.  Selain  itu  juga,  dari  data  transaksi  dapat  dimanfaat  keterkaitan  antar  barang  dari  keranjang  belanja pelanggan, dari situ dapat digunakan untuk penataan barang agar bisa lebih efisien serta dapat menarik minat pelanggan.  Aplikasi  yang  biasanya  digunakan  untuk  menganalisis  data  transaksi  dari  keranjang  belanja  para konsumen adalah market basket analysis.
Market basket analysis (MBA) merupakan salah satu metode dari teknik data mining yang biasa digunakan untuk  menganalisis  item  atau  barang  yang  ada  pada  satu  atau  lebih  keranjang  belanja  yang  dimiliki  oleh konsumen pada satu waktu (Chen, Tang, Shen, & Hu, 2005). Aplikasi MBA perlu dibangun dan diterapkan pada sebuah swalayan, karena selain dapat membantu dalam desain promosi penjualan, juga dapat dijadikan sebagai acuan untuk memanajemen ulang prosentase pemasukan dan pengeluaran stok barang yang ada pada gudang barang. Pada penilitian ini, aplikasi market basket analysis akan diterapkan pada swalayan BC UIN Malang,

## INFORMASI ARTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel Diterima : 18 Juni 2019 Direvisi : 10 Agustus 2019 Diterbitkan  : 30 Agustus 2019 Data  transaksi  merupakan  sekumpulan  data  hasil  pencatatan  yang berhubungan  dengan  kegiatan  transaksi  jual  beli  pada  sebuah perusahaan.Pada tahun terakhir ini, data transaksi sudah banyak digunakan sebagai  bahan  penelitian  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi baru.Salah  satu  usaha  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  pembuatan aplikasi yang dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi yang ada. Aplikasi tersebut adalah aplikasi yang bersifat market basket analysis (MBA). Aplikasi  dibangun  dengan  berbasis  desktop,  yang  didalamnya  mampu mengolah  serta  melakukan  pendataan  ulang  data  transaksi  yang  ada. Metodologi  yang  digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi  ini  adalah  dengan mengikuti  tahapan-tahapan  yang  ada  pada  teknik  data  mining.  Hasil  yang diperoleh dari uji coba yang dilakukan bahwa pembangunan dan penerapan aplikasi MBA dengan metode assocition rule  (AR) menggunakan algoritma Apriori dapat berjalan dengan baik. Dengan rata-rata nilai confidence yang diperoleh  sebesar  46.69%  dan  nilai  support  sebesar  1.78%  dan  rule  yang dihasilkan sebanyak 30 rule.
2019 SAKTI – Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi.
Hak Cipta .
Kata Kunci:
Data Mining
Market Basket Analysis Association Rule Apriori
yang dianggap masih belum bisa memanfaatkan data transaksi. Aplikasi ini diharapkan bisa berjalan dengan baik dan dapat memberikan hasil yang diinginkan.

## II. Kajian Pustaka

## A. Market Basket Analysis (MBA)
Pada penelitian yang dilakukan oleh Gregorius Satia Budhi dan Felicia Soedianto (2007), Market Baseket Analysis  adalah  sebuah  metode  analisa  yang  dilakukan  terhadap  perilaku  pelanggan  dalam  berbelanja  pada sebuah  swalayan  dengan  cara  menemukan  asosiasi  dan  keterkaitan  diantara  berbagai  macam  item  yang diletakkan pelanggan di dalam keranjang belanjanya. Secara lebih spesifik, MBA bertujuan untuk mengetahui item apa saja yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. Item di sini diartikan sebagai beberapa macam barang yang ada pada swalayan.
Dengan memanfaatkan metode MBA, dapat diperoleh sebuah pengetahuan tentang item apa saja yang sering dibeli  pelanggan  secara  bersama-sama  dan  memiliki  peluang  untuk  dipromosikan.  Sebagaimana  tujuan  dari metode ini adalah untuk menentukan produk yang dibeli oleh pelanggan dalam waktu bersamaan. Metode ini diambil dari kebiasaan pelanggan meletakkan barang belanjanya ke dalam keranjang belanja atau daftar belanja. Dengan mengetahui pola keranjang belanja seorang pelanggan akan sangat dapat membantu suatu perusahaan menggunakan informasi tersebut untuk keperluan strategi bisnis, salah satunya untuk menempatkan produk yang sering dibeli secara bersamaan di dalam satu area tertentu.

## B. Association Rule (AR)
Aturan asosiasi berhubungan dengan pernyataan tentang keterkaitan. Hal ini bisa berupa sebuah pernyataan pada kegiatan transaksi yang dilakukan oleh pelanggan di swalayan. Dari pernyataan tersebut, erat hubungannya dengan studi tentang basis data transaksi pelanggan untuk menentukan kebiasaan keterkaitan pembelian suatu produk secara bersama, maka aturan asosiasi juga sering dinamakan market basket analysis (MBA) (Santoso, 2004).
Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  dapat  diketahui  dengan  adanya  dua  parameter,  yaitu  support  dan confidence.  Support  (nilai  penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item-item  produk  dalam  basisdata. Sedangkan  confidence  (nilai  kepastian)  adalah  nilai  untuk  menentukan  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam aturan asosiasi.
𝑆  = ∑(𝑇𝑎 + 𝑇𝑐) ∑(𝑇)
(1)
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Dimana, S adalah Support ; ∑(𝑇𝑎 + 𝑇𝑐) merupakan  jumlah  transaksi  yang  mengandung antecendent dan consequent; dan ∑(𝑇) adalah jumlah transaksi.
∁ = ∑(𝑇𝑎 + 𝑇𝑐) ∑(𝑇𝑎) (2)
Confidence = P(A | B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Dimana, C adalah Confidence ; ∑(𝑇𝑎 + 𝑇𝑐) merupakan  jumlah  transaksi  yang  mengandung antecendent dan consequent; dan ∑(𝑇𝑎) adalah jumlah transaksi yang mengandung antecendent .

## C. Perilaku Konsumen
Menurut  Supranto  (2011),  American  marketing  Association  (AMA)  mendefinisikan  perilaku  konsumen sebagai interaksi yang dinamis antara kognisi, afeksi, perilaku dan lingkungannya di mana seseorang melakukan kegiatan pertukaran dalam kehidupan mereka. Dari sini dapat diambil 3 (tiga) hal penting, yaitu:
 Perilaku konsumen bersifat dinamis, sehingga susah diprediksi.
 Melibatkan interaksi, seperti kognisi, afeksi, perilaku dan kejadian disekitar konsumen.
 Melibatkan pertukaran, seperti penukaran barang dan uang dari penjual kepada pembeli.
Menurut Philipp Kotler dan Gray Armstrong 2008, pada penelitian yang dilakukan oleh Iriani dan Maria (2012), mengungkapkan terdapat 4 faktor yang dapat mempengaruhi pembelian konsumen dalam berbelanja, yaitu:  (a) Faktor budaya,  (a) Faktor  sosial,  (a)  Faktor pribadi,  (a)  Faktor psikologis.  Menurut Mangkunegara (2005), terdapat 3 (tiga) variabel yang perlu diperhatikan dalam mempelajari perilaku konsumen, yaitu variabel stimulus, variabel respons, variabel Intervening.

## D. Data Mining
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anggraini  (2009),  menyatakan  bahwa  Data  Mining  telah  menarik perhatian industri informasi dan masyarakat pada tahun terakhir ini. Hal ini disebabkan oleh ketersediaan data yang sangat besar dan kebutuhan untuk mengubah data menjadi informasi dan pengetahuan yang bermanfaat (Han & Kamber, 2006).
Data Mining umumnya didefinisikan sebagai pola penemuan pada himpunan data kasar dalam jumlah yang besar sehingga beberapa pengetahuan yang tersembunyi di dalam data tersebut dapat ditemukan. Data Mining dianggap  sebagai  langkah  utama  dalam  proses  penemuan  pengetahuan  di  dalam  database  (Adeniyi,  Wei,  & Yongquan, 2016). Data Mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih  dahulu.  Data  Mining  juga  memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu  seperti  kecerdasan  buatan (artificial intelligent), machine learning, statistic, basisdata dan juga information retrieval.

## III. Desain Algoritma Apriori
Pada  metode  association  rule  (AR),  algoritma  yang  diterapkan  dalam  pembuatan  aplikasi  market  basket analysis (MBA) adalah algoritma Apriori.

## Gambar. 1.
Flowchart algoritma apriori
Algoritma  ini  digunakan  untuk  mengembangkan  frequent  itemset  dengan  menggunakan  1-item  terlebih dahulu, yang kemudian dihitung nilai support dari setiap item (Yanto & Khoiriah, 2015). Item yang memiliki nilai support diatas nilai minimum support, dipilih sebagai pola frekuensi tinggi dengan 1-itemset dan sebagai
Mulai Scan data transaksi dari database untuk dicari nilai support tiap itemnya S >= Min . support Hapus data Diperoleh L 1 , 1-itemset /  k-itemset, gabungkan L k-1 pada L k Kandidat k-itemset = null Mencari nilai confidence tiap k-itemset C >= Min . confidence Menghasilkan Rule T Y Y Selesai Hapus data T T
kandidat 2-itemset. Dari 1-itemset tersebut secara rekursif dilakukan pengembangan frequent itemset ke dalam 2-itemset yang selanjutnya akan dilakukan perhitungan nilai confidence, Gambar 1.

## IV. Hasil dan Pembahasan
Aplikasi  ini  diterapkan  pada  swalayan  swasta  Business  Center  UIN  Malang,  dengan  memasukkan  data transaksi yang diperoleh. Dimana data yang digunakan adalah data transaksi di BC UIN Malang pada tanggal 01 bulan Oktober 2014 dengan jumlah data yang dimiliki sebanyak 1.553. Dengan nota transaksi yang dimiliki antara 890.753 sampai 891.319. Langkah selanjutnya adalah memasukkan minimum support dan nilai minimum confidence. Dari nota tersebut ditemukan data sebanyak 56 data transaksi dengan jumlah  barang 20 item. 56 data  transaksi  tersebut diperoleh dari  nota  transaksi  yang  memiliki  minimal  2 barang  atau  item  dalam  1  kali transaksi.
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  proses  uji  coba  sistem  yang  dijalankan  pada  aplikasi  MBA  dengan perhitungan metode AR menggunakan algoritma apriori. Dalam penelitian ini, pembahasan mengenai pengujian yang telah dilakukan pada sistem dan evaluasi dari hasil yang dikeluarkan oleh sistem. Dari pengujian ini akan diketahui perbedaan pola data  yang  dihasilkan. Pengujian  dilakukan pada 56 data dengan  memasukkan  nilai awal terdiri dari minimum support adalah 3 dan minimum confidence adalah 10.
Gambar 2 menunjukkan data yang akan digunakan untuk uji coba, yaitu nota antara 890.753 sampai 890.853 dengan jumlah data transaksi sebanyak 56 data yang diurutkan berdasarkan `Nota`.
Gambar. 2.
Implementasi Aplikasi
Perhitungan nilai support dari 1 item dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut.
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Sedangkan nilai support untuk 2 item dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut.
Support (A,B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Perhitungan niai confidence diperoleh dari rumus.
Confidence = P(A | B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Gambar. 3. Hasil Perhitungan Nilai Confidence
Dalam  perhitungan  nilai  support  1-itemset  dengan  2-itemset,  nilai  minimum  support  yang  dimasukkan berbeda.  Minimum  support  untuk  perhitungan  2-itemset  lebih  diperkecil,  karena  apabila  disamakan,  tidak memiliki kandidat untuk 2-itemset. Sehingga output yang dihasilkan hanya sebatas pada 1-itemset. Oleh karena itu,  pada  uji  coba  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  untuk  perhitungan  2-itemset  telah  dilakukan  dengan memasukkan nilai minimum support yang berbeda dengan nilai minimum support pada perhitungan 1-itemset. Hal ini dilakukan agar memperoleh hasil rekomendasi yang diinginkan.

## V. Kesimpulan
Dari hasil uji coba dan anlisa yang dilakukan telah diambil kesimpulan, bahwa pembangunan dan penerapan aplikasi MBA dengan metode AR menggunakan algoritma apriori pada data transaksi swalayan Business Center (BC) UIN Malang, dapat berjalan dengan baik. Dengan rata-rata nilai confidence yang diperoleh sebesar 46.69% dari nilai support sebesar 1.78% dan rule yang dihasilkan sebanyak 30 rule. Pola atau rule data transaksi yang ditemukan  memiliki  kecenderungan  asosiasi  yang  masih  lemah.  Hal  ini  dikarenakan  data  yang  dimiliki  dan dianalisis masih kurang mendukung dalam analisis asosiasi atau keterkaitan antar barang.

## Daftar Pustaka
Adeniyi,  D.  A.,  Wei,  Z.,  &  Yongquan,  Y.  (2016).  Automated  web  usage  data  mining  and  recommendation system  using  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  classification  method. Applied  Computing and  Informatics , 12 (1), 90–108.
Anggraini,  D.  (2009).  Analisis  Perubahan  Kelompok  Berdasarkan  Perubahan  Nilai  Jual  Pada  Bloomberg Market Data dengan menggunakan Formal Concept Analysis. Universitas Gunadarma .
Budhi, G. S., & Soedjianto, F. (2007). Aplikasi Data Mining Market Basket Analysis Pada Tabel Data Absensi Elektronik  Untuk  Mendeteksi  Kecurangan  Absensi  (Check-Lock)  Karyawan  di  Perusahaan. Jurnal Informatika , 8 (2), 119–129.
Chen, Y. L., Tang, K., Shen, R. J., & Hu, Y. H. (2005). Market basket analysis in a multiple store environment. Decision Support Systems , 40 (2), 339–354.
Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques . San Francisco: Morgan Kaufmann Publisher.
Iriani,  Y.,  &  Barokah,  M.  (2012).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mem-pengaruhi  Perilaku  Konsumen  Dalam Pembelian LPG 3KG (Studi Kasus di PT Graffi Ferdiani Gerrits Energi). In Pekan Ilmiah Dosen FEB- UKSW .
Maharani, M., Hasibuan, N. A., Silalahi, N., Nasution, S. D., Mesran, M., Suginam, S., … Yuhandri, Y. (2017). Implementasi Data Mining untuk Pengaturan Layout Minimarket dengan Menerapkan Association Rule.
Jurnal Riset Komputer , 4 (4).
Mangkunegara, A. P. (2005). Perilaku Konsumen: Edisi Revisi . Bandung: Refika Aditama.
Santoso,  L.  W.  (2004).  Pembuatan  Perangkat  Lunak  Data  Mining  Untuk  Penggalian  Kaidah  Asosiasi Menggunakan Metode Apriori. Jurnal Informatika , 4 (2), 43–49.
Simamora, B. (2002). Panduan riset perilaku konsumen . Jakarta: Gramedia Pustaka utama.
Supranto,  J.,  &  Limakrisna,  N.  (2011). Perilaku  Konsumen  dan  Strategi  Pemasaran  (untuk  Memenangkan Persaingan Bisnis) . Jakarta: Mitra Wacana Media.
Yanto,  R.,  &  Khoiriah,  R.  (2015).  Implementasi  Data  Mining  dengan  Metode  Algoritma  Apriori  dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Creative Information Technology Journal , 2 (2), 102–113.