## MARKET BASKET ANALYSIS  (MBA) PADA SITUS WEB E-COMMERCE ZAKIYAH COLLECTION
Ari Muzakir Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Bina Darma Email: arimuzakir@binadarma.ac.id
Laili Adha Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Bina Darma Email: laili.adha@binadarma.ac.id

## ABSTRAK
E-commerce menghubungkan  antara  produsen  dengan  produsen,  produsen  dengan  konsumen,  konsumen dengan produsen, konsumen dengan konsumen. Untuk mengimplementasi  e-commerce dalam mendukung bisnis organisasi perlu di perhatikan 5 komponen utama yaitu ; pengembangan produk, promosi, transaksi online, product delivery  dan  after  sales  support.  Hal  ini  yang  tengah  diterapkan  pada  Zakiyah  Collection.  Zakiyah  Collection bergerak  dibidang  penjualan  aneka  macam  kain  khas  Palembang  seperti  songket,  blongket,tanjung,  dan  lain sebagainya.  Untuk  melakukan  analisis  terhadap  pangsa  pasar  yang  ada  agar  dapat  bersaing  dengan  toko  online lainnya dilakukan dengan strategi pemasaran dengan menggunakan pendekatan  market basket analysis  (MBA). MBA merupakan salah satu teknik dari data mining yang digunakan untuk menentukan produk-produk manakah yang akan dibeli oleh pelanggan secara bersamaan dengan melakukan analisa terhadap daftar transaksi pelanggan. Dengan  mengetahui  produk-produk  tersebut,  maka  sebuah  sistem    e-commerce  dapat  membuat  maupun mengembangkan  sebuah  sistem  customer  profiles  dan  dapat  menentukan  layout  katalog  pelanggannya  sendiri. Model  pengembangan  sistem  yang  dilakukan  menggunakan    prototype  dimana  pelanggan  dan  pengguna  akan dilibatkan secara langsung dalam proses ini. Hasil akhir dalam penelitian ini adalah berupa analisis data transaksi menggunakan market basket analysis dengan dilakukan 4 kali kombinasi produk yang berdasarkan nilai support x confidence terbesar dengan hasil berupa angka-angka kemungkinan transasksi yang berkaitan dengan produk yang dijual. Jika dengan menggunakan 1 kali kombinasi, maka didapatkan blongket dengan nilai support sebesar 0.5625. Jika dilakukan 2 kali kombinasi diperoleh kombinasi blongket dan songket dengan nilai support  0.375.
Kata kunci:  e-commerce , market basket analysis , association rules .

## ABSTRACT
E-commerce  links  between  producers  and  manufacturers,  producers  with  consumers,  consumers with  producers,  consumers  with  consumers.  To  implement  e-commerce  in  support  of  the  organization's business  needs  to  consider  five  main  components  namely;  product  development,  promotion,  online transactions, product delivery and after sales support. It is being applied to Zakiyah Collection. Zakiyah Collection engaged in the sale of various kinds of fabrics such as typical Palembang songket, blongket, capes, and so forth. To conduct an analysis of the existing market share in order to compete with other online stores do with marketing strategy by using the approach of market basket analysis (MBA). MBA is one  of  data  mining  techniques  are  used  to  determine  which  of  the  products  will  be  purchased  by  the customer together with the analysis of the list of customer transactions. By knowing these products, it is an e-commerce system can create and develop a system of customer profiles and can determine their own customers  the  catalog  layout.  Model  development  were  performed  using  prototype  systems  where  the customer and the user will be directly involved in this process. The final result of this research is in the form  of  transaction  data  analysis  using  market  basket  analysis  to  be  done  four  times  combination products  based  on  the  support  x  greatest  confidence  with  the  results  of  the  numbers  transasksi possibilities related to the product being sold. If using one time the combination, then  the value obtained blongket  with  the  support  of  0.5625.  If  done  2  times  combination  obtained  blongket  and  songket combination with support at 0375 values.
Keywords: e-commerce, market basket analysis, association rules.

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini, perkembangan teknologi mengalami kemajuan yang sangat pesat.Salah satunya adalah teknologi komputer.  Komputer  merupakan  alat  bantu  yang  sekarang  ini  banyak  digunakan  oleh  manusia,  baik  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  dihadapi  maupun  menyelesaikan  sebuah  pekerjaan.  Selain  itu  komputer  juga dapat menjadi alat komunikasi, caranya yaitu dengan menggunakan fasilitas  internet. Saat ini internet bukanlah hal  yang  asing  bagi  masyarakat,  sebagian  dari  mereka  sudah  mengerti  bagaimana  cara  mengakses  dan menggunakan internet .  Dengan internet mereka dapat melakukan komunikasi dengan orang-orang di seluruh dunia, mencari informasi yang aktual bahkan dapat melakukan pembelanjaan secara online yang dikenal dengan istilah e-commerce . Secara  umum e-commerce merupakan  suatu  cara  berbelanja  atau  berdagang  secara    online  yang memanfaatkan  fasilitas internet .  [5] Ecommerce merupakan  perdagangan  yang  dilakukan  secara elektronik  dimana  bentuk  transaksi  perdagangan  baik  membeli  atau  menjual  dilakukan  pada  jaringan internet . e-commerce adalah  kegiatan-kegiatan  bisnis  yang  menyangkut  konsumen  ( consumers ), manufaktur  ( manufactures ), service  providers dan  pedagang  perantara  ( intermediaries )  dengan menggunakan  jaringan-jaringan  komputer  ( computer networks )  yaitu    internet.  Hal  ini  konsep  yang sedang dijalankan di Zakiyah Collection Palembang.
Zakiyah  Collection  merupakan  salah  satu  toko  atau  butik  yang  menjual  berbagai  macam  jenis pakaian  atau  kain  khas  Palembang  seperti  songket,blongket,  blongsong  tanjung,  dan  lain  sebagainya. Butik  yang  beralamat  di  Jl.K.H.  Azhari  No.136  RT.06  RW.05  13  Ulu  Plaju  Palembang  selain menyediakan  bahan  untuk  pakaian  juga  secara  langsung  menjadi  pusat  pembuatan  songket,  blongsong, blongket, dan tanjung.
Pada  saat  ini  sistem  penjualan  pada  Zakiyah  Collection  masih  dilakukan  secara  langsung  ke pengguna,  dimana  para  calon  pembeli  yang  ingin  melakukan  pemesanan  atau  pembelian  harus  datang langsung  atau  melalui  telepon.  Selain  penjualan  di  toko  atau  butik  Zaskia  Collection,  bahan-bahan  kain khas  Palembang  ini  juga  didistribusikan  di  toko-toko  lain  di  kota  Palembang  dan  sekitarnya.  Dengan adanya e-commerce ini,  diharapkan  para  pelanggan  nantinya  dapat  memperoleh  kemudahan  dalam memilih dan memesan barang yang mereka inginkan, kapan saja dan di mana saja mereka berada, tanpa harus datang langsung  ke Zakiyah Collection. Selain itu juga web e-commerce ini menggunakan market basket  analysis (MBA)  sebagai  pendekatan  dalam  analisis  pangasa  pasar.  MBA  merupakan  salah  satu teknik dari data mining yang digunakan untuk menentukan produk-produk manakah yang akan dibeli oleh pelanggan secara bersamaan dengan melakukan analisa terhadap daftar transaksi pelanggan.
Dalam  proses  pengembangan e-commerce tersebut  dibutuhkan  sebuah  metode  pengembangan sistem  yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam  proses  pengembangan.  Metode  yang  digunakan  adalah menggunakan prototyping . Cakupan aktivitas dari prototyping model terdiri dari :
1) Mendefinisikan  objektif  secara  keseluruhan  dan  mengidentifikasi  kebutuhan  yang  sudah diketahui.
2) Melakukan perancangan secara cepat sebagai dasar untuk membuat prototype .
3) Menguji  coba  dan  mengevaluasi prototype dan  kemudian  melakukan  penambahan  dan perbaikan-perbaikan terhadap prototype yang sudah dibuat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif. Dimana penelitian deskriptif adalah  suatu  bentuk  penelitian  yang  ditujukan  untuk  mendeskripsikan  fenomena-fenomena  yang  ada,  baik fenomena alamiah maupun fenomena buatan manusia. Fenomena itu bisa berupa bentuk, aktivitas, karakteristik, perubahan, hubungan, kesamaan, dan perbedaan antara fenomena yang satu dengan fenomena lainnya [4].
Metode  pengembangan  sistem  atau  metode  implementasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Prototyping .  Penggunaan  metode prototyping dilakukan  karena  pengembang  dan  pelanggan  dapat  saling berinteraksi  selama proses pembuatan. Interaksi antara pengembang dan pelanggan  untuk  mendefinisikan secara umum apa  yang dikehendakinya tanpa  menyebutkan secara detail output apa saja yang dibutuhkan, pemrosesan dan data-data apa saja yang dibutuhkan. Sebaliknya disisi pengembang kurang memperhatikan efesiensi algoritma, kemampuan  sistem  operasi  dan interface yang  menghubungkan  manusia  dan  komputer.  Dibawah  ini  adalah diperlihatkan pada gambar 1 dari proses prototyping model:

## Gambar 1. Proses prototyping model
Istilah market basket analysis sendiri datang dari kejadian yang sudah sangat umum terjadi di dalam pasar swalayan, yakni ketika para konsumen memasukkan semua barang yang mereka beli ke dalam keranjang (basket) yang umumnya telah disediakan oleh pihak swalayan itu sendiri. Informasi mengenai produk-produk yang biasanya dibeli secara bersama-sama oleh para konsumen dapat memberikan “wawasan” tersendiri bagi para pengelola toko atau swalayan untuk menaikkan laba bisnisnya [1].
Dalam  melakukan  analisis market basket pada  penelitian  ini  menggunakan association  rule  mining . Association  rule  mining adalah  suatu  prosedur  untuk  mencari  hubungan  antar  item  dalam  suatu  data  set  yang ditentukan [2]. Dalam dunia bisnis lazim dikenal istilah affinity analysis . Tugas dari association rule adalah mencari aturan yang tidak mencakup hubungan antara dua atau lebih atribut. Association rule meliputi dua tahap [6]:
1) Mencari kombinasi yang paling sering terjadi dari suatu item set .
2) Mendefinisikan Condition dan Result (untuk conditional association rule ).
Dalam menentukan suatu association rule , terdapat suatu interestingness measure (ukuran ketertarikan) yang didapatkan dari hasil pengolahan data dengan perhitungan tertentu [3]. Umumnya ada dua ukuran, yaitu:
1) Support :  suatu  ukuran  yang  menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi  suatu item / item  set 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).
2) Confidence : suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar 2 item secara conditional (misal, seberapa sering item B dibeli jika orang membeli item A).
Kedua  ukuran  ini  nantinya  berguna  dalam  menentukan interesting association rules ,  yaitu  untuk dibandingkan  dengan  batasan  ( threshold )  yang  ditentukan  oleh  user.  Batasan  tersebut  umumnya  terdiri  dari min _ support dan min _ confidence .

## 2.1 Analisis dan Perancangan E-commerce

## 2.1.1 Analisis Isi Informasi
Informasi  yang  akan  ditampilkan  pada  aplikasi  berbasis  web  ini  adalah  informasi  tentang  produk- produk  yang  dijual  oleh  Zakiyah  Collection  dengan  cara  menampilkan  gambar  dan  harga  dari  masing- masing produk seperti songket, blongket, blongsong, tajung dan aksesoris lainnya.

## 2.1.2 Analisis interaksi dan fungsional
Analisis interaksi dan fungsional yang ada dalam E-commerce ini akan digambarkan dalam diagram UML (unified  modelling  language) .  Analisis  interaksi  dan  fungsional  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat pada gambar 1, gambar 2, dan gambar 3 berikut yang memperlihatkan interaksi dan aliran informasi dari customer ke system atau sebaliknya.
1) Use Case Diagram
Pada  sistem  ini  terdapat  7  aktor  yang  terlibat,  baik  secara  langsng  maupun  tidak  langsung. Use  case diagram dalam sistem ini dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Use Case Diagram
2) Sequence Diagram

## Gambar 3. Sequence Diagram
3) Activity Diagram
Pelanggan form utama Form Catalog
Form Detil Barang Form Cart Form Customers and shipping information Form Confirmation order Form Success Cari Barang Cari Barang Pilih Barang Lihat Info Barang Masukkan Banyak Pesanan Tambahkan Ke Keranjang Lihat Barang Yang Dipesan Proced to Checkout Masukkan data pembeli dan data pengiriman Cek data pembeli dan pengiriman Simpan Order Data base Tampilkan Info Barang Tampilkan Cart Show Confirmation Order Proced Order Show Bank information Lihat informasi bank yang digunakan untuk pembayaran Pelanggan Memesan Barang Mentransfer Uang Bagian Keuangan Bank Mengecek Rekening Pimpinan Buat Laporan Keuangan Admin Update Data Barang «uses» Bagian Pengiriman Mengirim Barang Perusahaan Pengiriman Mengantarkan Barang Cari Product Pilih Product Lihat Detail Product add to cart Checkout Lanjutkan Belanja Proced Order Tidak Memasukkan data pembeli dan pengiriman Customers Tidak [Ya] [Ya] Success

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi E-commerce Zakiyah Collection
Hasil  dari e-commerce yang  dilakukan  adalah  sebuah  toko online yang  dapat  digunakan  sebagai  sebuah media solusi penjualan secara online sehingga memberikan kemudahan kepada pembeli dalam berkomunikasi dan bertransaksi kepada penjual. Berikut diperlihatkan pada gambar 4 tampilan hasil dari prototype website e- commerce zakiyah collection .
Gambar 4. Halaman Website Zakiyah Collection

## 3.2 Analysis Market Basket Zakiyah Collection
Market basket analysis merupakan sebuah analisis terhadap kebiasaan customer berbelanja pada supermarket dengan cara menemukan asosiasi dan korelasi di antara berbagai macam items yang dimasukkan customer di dalam shopping basket mereka. Secara lebih spesifik Market basket analysis bertujuan untuk mengetahui items apa saja yang sering dibeli bersamaan oleh customers . Items di sini diartikan sebagai berbagai macam produk atau barang pada supermarket .
Analisa data dilakukan dengan menggunakan metode market basket analysis atau association rules . Dua tahapan  yang  dilakukan  adalah  menemukan frequent itemset dan  membentuk association rules .  Pembentukan association rules dilakukan peneliti dengan cara melakukan penghitungan support dan confidence . Proses analisis market basket disini akan dilakukan hanya sebanyak 4 kali kombinasi produk seperti pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Market basket analysis dengan 4 kali kombinasi produk
Pilih Jumlah Kombinasi Threshold Support Threshold SupportxConfidence  1 Produk 0.2 0.1  2 Produk 0.1 0.05  3 Produk 0.075 0.025  4 Produk 0.05 0.01  5 Produk 0 0

## 1) Kombinasi 1 Produk

## Tabel 2. Analysis dengan 1 kali kombinasi produk
Aturan Support  Confidence SupportxConfidence If Buy Blongket Then Buy Blongket 0.5625 1 0.5625 If Buy Pakaian Jadi Then Buy Pakaian Jadi 0.5 1 0.5 If Buy Blongsong Then Buy Blongsong 0.4375 1 0.4375 If Buy Tajung Then Buy Tajung 0.4375 1 0.4375 If Buy Songket Then Buy Songket 0.4375 1 0.4375 If Buy Aksesoris Then Buy Aksesoris 0.375 1 0.375
Aturan  kombinasi  1  produk  berdasarkan  nilai support x confidence terbesar.  Hasil  yang diperoleh  seperti  ditunjukkan  pada  tabel  2  diatas  adalah  “kemungkinan  terbesar  jika  membeli maka  akan  membeli  blongket  dengan  nilai  0.5625.  jika  ada  produk  blongket  dengan  merek tertentu  kurang  laku,  maka  bisa  diletakkan  bersebelahan  dengan  produk  dengan  merek  tertentu yang  laku,  maka  kemungkinan  besar  akan  laku  juga”.  kemudian  jika  meliha  dari  aturan kombinasi 1 produk berdasarkan nilai support terbesar, maka hasilnya adalah:
- Jika  1  produk  diletakkan  dalam  satu  etalase  atau  rak  maka  kemungkinan  besar  paling  laku adalah blongket dengan nilai 0.5625. Jika ada produk blongket dengan merek tertentu kurang laku,  maka  bisa  diletakkan  dalam  satu  etalase  atau  rak  dengan  kelompoknya  maka kemungkinan besar akan laku juga.

## 2) Kombinasi 2 Produk
Tabel 3. Analysis dengan 2 kali kombinasi produk
Aturan Support Confidence SupportxConfidence If Buy Blongket Then Buy Songket 0.375 0.85714285714286  0.32142857142857 If Buy Blongket Then Buy Pakaian Jadi 0.375 0.75 0.28125 If Buy Songket Then Buy Blongket 0.375 0.66666666666667  0.25 If Buy Pakaian Jadi Then Buy Blongket 0.375 0.66666666666667  0.25 If Buy Pakaian Jadi Then Buy Songket 0.3125 0.71428571428571  0.22321428571429 If Buy Blongsong Then Buy Tajung 0.3125 0.71428571428571  0.22321428571429 If Buy Tajung Then Buy Blongsong 0.3125 0.71428571428571  0.22321428571429 If Buy Songket Then Buy Pakaian Jadi 0.3125 0.625 0.1953125 If Buy Pakaian Jadi Then Buy Blongsong 0.25 0.57142857142857  0.14285714285714 If Buy Blongsong Then Buy Pakaian Jadi 0.25 0.5 0.125 If Buy Blongsong Then Buy Aksesoris 0.1875 0.5 0.09375 If Buy Tajung Then Buy Aksesoris 0.1875 0.5 0.09375 If Buy Pakaian Jadi Then Buy Aksesoris 0.1875 0.5 0.09375 If Buy Aksesoris Then Buy Blongsong 0.1875 0.42857142857143  0.080357142857143 If Buy Aksesoris Then Buy Tajung 0.1875 0.42857142857143  0.080357142857143 If Buy Pakaian Jadi Then Buy Tajung 0.1875 0.42857142857143  0.080357142857143 If Buy Tajung Then Buy Pakaian Jadi 0.1875 0.375 0.0703125 If Buy Aksesoris Then Buy Pakaian Jadi 0.1875 0.375 0.0703125
Aturan kombinasi 2 produk berdasarkan nilai support x confidence terbesar. Hasil analisis yang diperoleh dari tabel 3 diatas adalah  “kemungkinan terbesar jika  membeli blongket  maka akan  membeli  songket dengan nilai 0.32142857142857. Jika ada produk songket dengan merek tertentu kurang laku, maka bisa diletakkan bersebelahan dengan produk blongket dengan merek tertentu yang laku, maka kemungkinan besar akan laku juga”. kemudian jika meliha dari aturan kombinasi 2 produk berdasarkan nilai support terbesar, maka hasilnya adalah:
- Jika 2 produk diletakkan dalam satu etalase atau rak maka kemungkinan besar paling laku adalah blongket  dan  songket  dengan  nilai  0.375.  Jika  ada  produk  blongket  atau  songket  dengan  merek tertentu kurang laku, maka bisa diletakkan dalam satu etalase atau rak dengan kelompoknya maka kemungkinan besar akan laku juga.
- Jika 2 produk diletakkan dalam satu etalase atau rak maka kemungkinan besar paling laku adalah blongket dan pakaian jadi dengan nilai 0.375. Jika ada produk blongket atau pakaian jadi dengan merek tertentu kurang laku, maka bisa diletakkan dalam satu etalase atau rak dengan kelompoknya maka kemungkinan besar akan laku juga.

## 3) Kombinasi 3 Produk

## Tabel 4. Analysis dengan 3 kali kombinasi produk
Aturan Support Confidence SupportxConfidence If  Buy  Blongket  And  Buy  Pakaian  Jadi  Then Buy Songket 0.3125 0.71428571428571  0.22321428571429 If  Buy  Songket  And  Buy  Blongket  Then  Buy Pakaian Jadi 0.3125 0.625 0.1953125 If Buy Pakaian Jadi And Buy Songket Then Buy Blongket 0.3125 0.55555555555556  0.17361111111111 If  Buy  Blongsong  And  Buy  TajungThen  Buy Aksesoris 0.1875 0.5 0.09375 If  Buy  Tajung  And  Buy  Aksesoris  Then  Buy Blongsong 0.1875 0.42857142857143  0.080357142857143 If Buy Aksesoris And Buy Blongsong Then Buy Tajung 0.1875 0.42857142857143  0.080357142857143
Aturan Support Confidence SupportxConfidence If Buy Blongsong  And Buy Pakaian Jadi Then Buy Aksesoris 0.125 0.33333333333333  0.041666666666667 If Buy Tajung And Buy Pakaian Jadi Then Buy Aksesoris 0.125 0.33333333333333  0.041666666666667 If Buy Blongsong  And Buy Pakaian Jadi Then Buy Songket 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If Buy Pakaian Jadi And Buy Songket Then Buy Blongsong 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If  Buy  Pakaian  Jadi  And  Buy  Aksesoris  Then Buy Blongsong 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If  Buy  Pakaian  Jadi  And  Buy  Blongket  Then Buy Blongsong 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If  Buy  Pakaian  Jadi  And  Buy  Aksesoris  Then Buy Tajung 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If Buy Blongket And Buy Blongsong Then Buy Pakaian Jadi 0.125 0.25 0.03125 If Buy Aksesoris And Buy Blongsong Then Buy Pakaian Jadi 0.125 0.25 0.03125 If Buy Songket And Buy Blongsong Then Buy Pakaian Jadi 0.125 0.25 0.03125 If  Buy  Blongsong  And  Buy  Tajung  Then  Buy Pakaian Jadi 0.125 0.25 0.03125 If  Buy  Aksesoris  And  Buy  Tajung  Then  Buy Pakaian Jadi 0.125 0.25 0.03125 If Buy Blongsong  And Buy Pakaian Jadi Then Buy Blongket 0.125 0.2222222222222 0.277777777777778 If Buy Blongsong And Buy Songket Then Buy Blongket 0.125 0.2222222222222 0.277777777777778 If Buy Tajung And Buy Pakaian Jadi Then Buy Blongsong 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If Buy Pakaian Jadi  And Buy  Blongsong Then Buy Tajung 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If Buy Blongket And Buy Blongsong Then Buy Songket 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If  Buy  Songket  And  Buy  Blongket  Then  Buy Blongsong 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286
Aturan kombinasi 3 produk berdasarkan nilai support x confidence terbesar. Hasil yang diperoleh dari analisis pada tabel 4 diatas adalah “kemungkinan terbesar jika membeli blongket dan pakaian jadi maka  akan  membeli  songket  dengan  nilai  0.22321428571429. Jika  ada  produk  songket  dengan  merek tertentu kurang laku, maka bisa diletakkan bersebelahan dengan produk blongket dan pakaian jadi dengan merek tertentu yang laku, maka kemungkinan besar akan laku juga”. Kemudian jika meliha dari aturan kombinasi 3 produk berdasarkan nilai support terbesar, maka hasilnya adalah:
- Jika 3 produk diletakkan dalam satu etalase atau rak maka kemungkinan besar paling laku adalah blongket dan pakaian jadi dan songket dengan nilai 0.3125. jika ada produk blongket atau pakaian jadi atau songket dengan merek tertentu kurang laku, maka bisa diletakkan dalam satu etalase atau rak dengan kelompoknya maka kemungkinan besar akan laku juga.

## 4) Kombinasi 4 Produk
Tabel 5. Analysis dengan 3 kali kombinasi produk Aturan Support Confidence SupportxConfidence If Buy Blongsong  And Buy Tajung  And Buy Pakaian Jadi Then Buy Aksesoris 0.125 0.33333333333333  0.041666666666667 If  Buy  Pakaian  Jadi  And  Buy  Songket And Buy Blongket Then Buy Blongsong 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If  Buy  Blongket  And  Buy  Blongsong And Buy Pakaian Jadi Then Buy Songket 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If Buy Tajung And Buy Pakaian Jadi And Aksesoris Then Buy Blongsong 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286
Aturan Support Confidence SupportxConfidence If  Buy  Pakaian  Jadi  And  Buy  Aksesoris And Buy Blongsong Then Buy Tajung 0.125 0.28571428571429  0.035714285714286 If  Buy  Songket  And  Buy  Blongket  And Buy Blongsong Then Buy Pakaian Jadi 0.125 0.25 0.03125 If  Buy  Aksesoris  And  Buy  Blongsong And Buy Tajung Then Buy Pakaian Jadi 0.125 0.25 0.03125 If Buy Blongsong And Buy Pakaian Jadi And Buy Songket Then Buy Blongket 0.125 0.2222222222222 0.277777777777778
Aturan kombinasi 4 produk berdasarkan nilai support x confidence terbesar. Hasil yang diperoleh dari hasil analisis pada tabel 5 adalah  “kemungkinan terbesar jika  membeli blongsong dan tajung dan pakaian jadi maka akan membeli aksesoris dengan nilai 0.041666666666667. Jika ada produk aksesoris dengan  merek  tertentu  kurang  laku,  maka  bisa  diletakkan  bersebelahan  dengan  produk  blongsong  dan tajung  dan  pakaian  jadi  dengan  merek  tertentu  yang  laku,  maka  kemungkinan  besar  akan  laku  juga”. Kemudian jika meliha dari aturan kombinasi 4 produk berdasarkan nilai support terbesar, maka hasilnya adalah:
- Jika 4 produk diletakkan dalam satu etalase atau rak maka kemungkinan besar paling laku adalah blongsong dan tajung dan pakaian jadi dan aksesoris dengan nilai 0.125. Jika ada produk blongsong atau  tajung  atau  pakaian  jadi  atau  aksesoris  dengan  merek  tertentu  kurang  laku,  maka  bisa diletakkan dalam  satu etalase  atau rak dengan  kelompoknya  maka  kemungkinan besar akan  laku juga.
- Jika 4 produk diletakkan dalam satu etalase atau rak maka kemungkinan besar paling laku adalah pakaian jadi dan songket dan blongket dan blongsong dengan nilai 0.125. jJka ada produk pakaian jadi  atau  songket  atau  blongket  atau  blongsong  dengan  merek  tertentu  kurang  laku,  maka  bisa diletakkan dalam  satu etalase  atau rak dengan  kelompoknya  maka  kemungkinan besar akan  laku juga.

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan sebelumnya dapat diambil kesimpulan yang berkaitan dengan hasil sebagai berikut:
1) Website zakiyah collection yang berbasis e-commerce yang dibuat memberikan kemudahan kepada para pembeli  dalam  memilih  produk  yang  diharapkan  seperti  songket,  blongket,  blongsong,  tajung,  dan asesoris yang dijual.
2) Dengan menggunakan association rule analysis yang ada didalam market basket analysis dapat diketahui hubungan antar item produk yang dijual di zakiyah collection dalam suatu data set dan menampilkannya dalam  bentuk  asssociation  rules. Association rule akan  meng-capture  transaksi  jual  beli  yang  ada  di zakiyah collection dalam data yang berukuran besar.
3) Dalam proses analisinya, dilakukan 4 kali kombinasi produk yang berdasarkan nilai support x confidence terbesar dengan hasil berupa angka-angka kemungkinan transasksi yang berkaitan dengan produk yang dijual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Albion Research Ltd., 2007. Market Basket Analysis.
http://www.albionresearch.com/data_mining/market_basket.php (diakses tanggal 08 Agustus 2016).
[2] Han, Jiawei dan Kamber, Micheline., 2006. Data Mining: Concept and Techniques Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers.
[3] Muzakir,  Ari.,  2014.  “Analisa  Dan  Pemanfaatan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Data  Nilai  Siswa Sebagi  Penentuan  Penerima  Beasiswa”,  Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  &  Teknologi,  Istitute Sains dan Teknologi AKPRIND Yogyakarta, hal. A-195.
[4] Sukmadinata.  (2006). Metode Penelitian Pendidikan, Remaja Rosdakarya, Bandung.
[5] Triton PB. (2006). Mengenal e-commerce dan bisnis di dunia cyber. Yogyakarta. Argo Publisher.
[6] Ulmer, David, 2002. “Mining an Online Auctions Data Warehouse.” The MidAtlantic Student Workshop on Programming  Languages  and  Systems.  Pace  University.  http://csis.pace.edu/csis/masplas/p8.pdf.    Diakses tanggal 09 Agustus 2016