*Corresponding author Alamat email: bramantiyo@unsur.ac.id https: //doi.org/10.35261/ gijtsi.v3i01.6416 Diterima 22 Maret 2022; Disetujui 13 Mei 2022; Terbit online 31 Mei 2022

## Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Transaksi Penjualan
Menggunakan Teknik Association Rules dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Ghiyas Cake & Bakery)
Reski Ramzan, Bramantiyo Eko Putro * Program Studi Teknik Industri, Universitas Suryakancana Jl. Pasirgede Raya, Cianjur, Jawa Barat 43216

## Abstrak
Ghiyas Cake & Bakery merupakan sebuah UMKM yang bergerak pada bidang industri makanan  dengan produk  berupa  roti dan kue.  Perusahaan  tersebut belum mempunyai konsep  manajemen  yang  baik  dalam  melakukan  promosi  produknya.  Pengambilan keputusan perusahaan sulit dilakukan karena informasi yang terbatas. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pola pembelian konsumen di Ghiyas Cake & Bakery dan strategi promosi  berdasarkan  pola  pembelian  konsumen  tersebut.  Penelitian  ini  menerapkan teknik data  mining  association  rules dengan  algoritma  apriori  menggunakan  aplikasi RapidMiner sebagai pendukung untuk proses perhitungan nilai support dan confidence untuk mengetahui aturan asosiasinya. Dataset yang terdiri 10 atribut yaitu Bika Ambon, Karamel, Burger, Donat, Kue Talam, Roti Pizza, Soes, Nona Manis, Puding, dan Brownis merupakan data primer Ghiyas Cake & Bakery dengan jumlah data transaksi 150 kali yang dikumpulkan pada Desember 2020. Hasil dari penerapan association rules dengan minimum support 15%  dan  minimum confidence 70%  menghasilkan  empat  aturan hubungan  antar  produk  yaitu  Soes  →  Kue  Talam  dengan  nilai confidence 0,750;  Kue Talam dan Bikan Ambon → Soes dengan nilai confidence 0,800; Bika Ambon dan Soes → Kue Talam dengan nilai confidence 0,800; Brownis dan Burger → Karamel dengan nilai confidence 0.833.
Kata  kunci: Pola  pembelian; Association  rules ;  Algoritma  apriori; Data  mining ; RapidMiner; UMKM

## Abstract
Ghiyas Cake & Bakery is an MSME in the food industry with products in the form of bread and  cakes.  The  company  doesn’t  have  a  good  management  concept  in  promoting  its products.  The  company  decision  making  is  difficult  because  of  limited  information.  The aims of this study is to determine consumer buying patterns at Ghiyas Cake & Bakery and promotion  strategies  based  on  these  consumer  buying  patterns.  This  study  applied  the association rules data mining technique with the apriori algorithm using the RapidMiner application as a support for the process of calculating support and confidence values to find out  the  association  rules.  The  dataset  consisting  of  10  attributes,  namely  Bika  Ambon, Caramel,  Burger,  Donut,  Cake  Talam,  Roti  Pizza,  Soes,  Nona  Manis,  Pudding,  and Brownis is the primary data for Ghiyas Cake & Bakery with a total transaction data of 113 transactions  collected  for  one  week  in  December  2020.  The  results  of  the  application  of association  rules  with  a  minimum  support  of  15%  and  a  minimum  confidence  of  70% resulted in four rules for the relationship between products, namely Soes → Cake Talam with a confidence value of 0.750, Kue Talam and Bikan Ambon → Soes with a confidence
value  of  0.800,  Bika  Ambon  and  Soes  →  Cake  Talam  with  a  confidence  value  of  0.800, Brownis and Burger → Caramel with a confidence value of 0.833.
Keywords: Purchase  pattern;  Association  rules;  Apriori  algorithm;  Data  mining; RapidMiner; MSME

## Pendahuluan
Semakin berkembangnya teknologi dan informasi menjadikan sistem informasi sebagai faktor  pendukung  bagi  sebuah  instansi/perusahaan  dalam  mempermudah  kegiatan operasionalnya.  Setiap  perusahaan  tentunya  mempunyai  data  yang  tersimpan  dalam basis  data.  Data  transaksi  tersebut  semakin  hari  bertambah  setiap  adanya  pembelian diperlukan  sebuah  pengolahan  data  secara  besar.  Pengolahan  dan  pemanfaatan  data yang masif atau biasa dikenal dengan teknologi big data menjadi faktor penting karena data bukan lagi faktor terlengkap namun telah menjadi senjata utama untuk memenangi persaingan berbagai bidang [1]. Pengolahan data yang besar menjadi suatu pengetahuan yang bermanfaat serta berharga salah satunya adalah dengan data mining . Data mining berguna untuk membuat keputusan yang kritis terutama dalam strategi [2].
Data Mining adalah suatu proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  [3].  Sebagai  ilmu yang terus berkembang, data mining sudah banyak dimanfaatkan oleh berbagai bidang kehidupan. Data mining juga dapat membantu memprediksi fenomena suatu objek yang diteliti  dengan  terlebih  dahulu  mengetahui  atau  tidak  mengetahui  suatu  kelas  suatu obyek tertentu melalui masukan dari data besar [4].
Salah  satu  teknik  dalam data  mining adalah algoritma  apriori (asosiasi).  Algoritma apriori  merupakan  algoritma  untuk  menemukan  aturan  untuk  mengukur  hubungan antara dua atau lebih atribut (aturan asosiatif) [5]. Aturan asosiatif biasanya dinyatakan dalam  bentuk  jika  anteseden,  maka  konsekuen,  bersama  besarnya  nilai support dan confidence yang berasosiasi dengan aturannya. Penerapan teknik algoritma apriori sudah banyak  digunakan  di  berbagai  bidang  industri.  Salah  satu  penelitian  terdahulu  [6] berusaha  mengetahui  varian rasa  produk  kue lapis  yang paling  banyak  terjual dengan melihat  produk/item  yang  memenuhi  minimum support dan  minimum confidence .  Hal tersebut  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengembangkan  strategi pemasaran  dengan  promosi  dan  memberikan  informasi  untuk  mengantisipasi kekosongan stok barang [6].
UMKM  sebagai  salah  satu  bentuk  usaha  juga  harus  menciptakan  strategi  yang  tepat. Algoritma  apriori bisa  dimanfaatkan  dalam  proses  penyusunan  strategi  tersebut  [6]. Terlebih  lagi,  UMKM  mengalami  penurunan  pendapatan  secara  drastis  atau  bahkan tidak memiliki pemasukan sama sekali selama pandemi Covid-19 [7]. Hal ini dikarenakan pelanggan  mengalami  keterbatasan  aktivitas.  Tetapi  keberlanjutan  bisnis  harus  tetap dilakukan  agar  bisnis  dapat  dipertahankan.  Penerapan algoritma  apriori dapat membantu UMKM dalam mengatasi kerugian yang dihadapi pada masa pandemi Covid- 19 dengan strategi pemasaran yang lebih baik.
Strategi  pemasaran  defensif  dapat  diterapkan  pada  kondisi  pandemi.  Tujuan  strategi defensif  ini  adalah  untuk  meminimalisasi customer  turnover atau  memaksimalkan customer retention dengan melindungi produk dan pasarnya dari serangan para pesaing [8]. Bentuk strategi pemasaran defensif dapat berupa strategi pembentukan pengalihan
rintangan  dan  strategi kepuasan pelanggan  [9]. Strategi  bertahan pada  masa pandemi dapat diwujudkan dengan penjualan yang stabil. Hal ini dikarenakan apabila pihak toko tidak  mempertahankan  kestabilan  maka  berdampak  pada  penjualan.  Promosi  untuk bisnis penjualan dapat dibuat dengan memberikan harga diskon pada menu yang sering terjual atau yang sering diminati para konsumen atau bisa disimpan paling depan agar konsumen lebih dahulu melihat roti yang diberikan diskon. Bentuk penerapan strategi berupa  penentuan  diskon  dan  tampilan  etalase  menjadi  bagian  dari  aktivitas market- based analysis .
UMKM  Ghiyas  Cake  &  Bakery  sebagai  salah  satu  pelaku  UMKM  juga  mengalami permasalahan  berupa  penurunan  penjualan  akibat  pandemi  Covid-19.  Perusahaan tersebut  merupakan  sebuah  toko  yang  menjual  berbagi  jenis  roti  dengan  rasa  yang bervariasi  mulai  dari  manis  sampai  asin.  Perusahaan  ini  berlokasi  di  Jl.  K.H.  Hasyim Ashari,  Warujajar  Kecamatan  Cianjur  Jawa  Barat  43224  yang  didirikan  pada  16 September 2018 oleh pemilik tokonya yaitu Ibu Yeni Yuniarti Rusmala. Ghiyas Cake & Bakery  mempunyai toko  dua  yang  berlokasi  di  Jl.  Raya  Campaka-Sukanagara  Cianjur Jawa Barat 43264 dan memproduksi roti setiap hari dan menerima pemesanan kue tart. Roti  yang  diproduksi  setiap  hari  adalah  Bika  Ambon,  Karamel,  Burger,  Donat,  Kue Talam,  Roti  Pizza,  Soes,  Nona  Manis,  Puding,  dan  Brownis.  Ghiyas  Cake  &  Bakery Berdasarkan  permasalahan  tersebut  perlu  dilakukannya  promosi  agar  tingkat penjualannya  semakin  meningkat.  Metode algoritma  apriori diharapkan  dapat membantu  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada.  Program data  mining dengan association  rule bertujuan  menemukan  informasi  item-item  yang  saling  berhubungan dalam bentuk rule , dengan demikian association rule paling tepat diterapkan pada market basket  analysis [10].  Oleh  karena  itu  diperlukan  penerapan algoritma  apriori agar perusahaan dapat memahami pola pembelian konsumennya. Pola pembelian konsumen tersebut dapat dirancang menjadi suatu strategi promosi dan pemasaran yang lebih baik.

## Metode Penelitian
Studi  pendahuluan  merupakan  langkah  awal  dalam  penelitian  ini  yang  dilaksanakan pada  Oktober  2020.  Studi  pendahuluan  ini  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara awal dengan pihak toko. Hasil yang diperoleh dari studi pendahuluan diperkuat dengan langkah  selanjutnya  yaitu  studi  literatur.  Tahap  ini  menggunakan  buku-buku  yang menunjang materi penelitian berupa jurnal maupun laporan kerja praktik serta skripsi dari penelitian terdahulu. Topik literatur yang digunakan terkait dengan data mining , association rule , algoritma apriori , pre-processing , missing value dan transformasi data. Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  observasi  untuk mendapatkan  data  primer.  Tahap  observasi  penelitian  ini  berupa  pencatatan  data transaksi pada penjualan produk roti Ghiyas Cake & Bakery. Pencatatan transaksi secara manual  dan  diperoleh  150  data  transaksi  dari  sepuluh  jenis  produk  yang  sering  dibeli oleh konsumen.
Data  yang  terkumpul  dilakukan  pembersihan  melalui  tahapan  data preprocessing sebelum  dilanjutkan  ke  tahap  pengolahan  data. Preprocessing data  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  memeriksa missing  value dan  transformasi  data.  Data  transaksi ditransformasikan  ke  dalam  bentuk item set dengan  kode  1  apabila item muncul  atau dibeli  dan  0  apabila item tidak  muncul  atau  tidak  terjual.  Data  yang  telah ditransformasikan digunakan sebagai masukan pada teknik association rule . Pemilihan algoritma  apriori karena  algoritma  ini  hanya  memerlukan  waktu  yang  lebih  sedikit dibandingkan algoritma lainnya dalam metode association rule dengan data sebenarnya ( real world ),  bila minimum support yang  ditentukan cenderung  besar  [11].  Pengolahan
data  penelitian  ini  menggunakan  bantuan  perangkat  lunak RapidMiner.  RapidMiner memiliki  kecepatan  yang  lebih  unggul  dari  pada  perangkat data  mining lain  [12]. Tahapan algoritma dari teknik association rule adalah sebagai berikut [13]:
1. Tentukan minimum support .
2. Iterasi  1  :  hitung item-item dari support (transaksi  yang  memuat  seluruh item ) sesuai  dengan rumus  (1)  dengan memindai database untuk  1- itemset ,  setelah  1- itemset didapatkan, dari 1- itemset apakah di atas minimum support, apabila telah memenuhi minimum support, 1- itemset tersebut akan menjadi pola frequent tinggi.
Support (A) = (1)
3. Iterasi 2 : untuk mendapatkan 2- itemset , harus dilakukan kombinasi dari k - itemset sebelumnya  dengan  menggunakan  rumus  (2),  kemudian  pindai database lagi untuk hitung item-item yang memuat support . Itemset yang memenuhi minimum support akan dipilih sebagai pola frequent tinggi dari kandidat.
Support (A U B) = (2)
4. Tetapkan nilai k - itemset dari support yang telah memenuhi minimum support dari k - itemset.
5. Lakukan  proses  untuk  iterasi  selanjutnya  hingga  tidak  ada  lagi k - itemset yang memenuhi minimum support .
6. Hitung nilai confidence dan buat tabel asosiasi sesuai dengan rumus (3).
Confidence P(B|A) = (3)

## Hasil dan Pembahasan

## Preprocessing Data
Tahap preprocessing ini terdapat dua tahap yang dilakukan yaitu, tahap missing value dan tahap transformasi data.

## Missing value
Hasil  pengamatan  yang  dilakukan  dengan  bantuan RapidMiner pada  data  transaksi Ghiyas  Cake  &  Bakery  dilakukan  dengan  menampilkan  statistik  deskriptif.  Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Statistik deskriptif dari data transaksi Ghiyas Cake & Bakery
Hasil rangkuman statistik deskriptif yang ditampilkan pada Gambar 1 dari RapidMiner menunjukkan  nilai  0  pada  kolom missing  value .  Hal  tersebut  menunjukkan  tidak ditemukan missing value atau data transaksi yang kosong. Hal ini menunjukkan bahwa dalam memasukkan data transaksi tidak terjadi kesalahan. Oleh karena itu data dapat dilanjutkan pada tahap selanjutnya yaitu tahap transformasi data.

## Transformasi data
Tahap ini dilakukan transformasi data yang bertujuan untuk mengubah data asli menjadi data  yang  siap  diolah.  Data  yang  ditransformasikan  adalah  data-data  yang  bentuknya masih  jumlah  transaksi.  Sebagian  dari  hasil  transformasi  data  menjadi frequent item yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Setelah  dibentuk  ke  dalam itemset maka  selanjutnya kita dapat melanjutkan ke tahap pengolahan data.

## Tabel 1. Transformasi data transaksi
Burger  Donat  Karamel  Soes  Pizza  Puding  Brownis Bika ambon Nona manis Kue talam 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
Burger  Donat  Karamel  Soes  Pizza  Puding  Brownis Bika ambon Nona manis Kue talam 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

## Hasil Pemodelan Association Rule

## Pola frekuensi tinggi
Proses pembentukan C 1 atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 15% (0,15) sesuai dengan rumus (1) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pembentukan 1 itemset Size Itemset Support 1 Pizza 0,174 1 Brownis 0,165 1 Puding 0,165 1 Karamel 0,157 1 Kue Talam 0,148 1 Bika Ambon 0,139 1 Burger 0,139 1 Donat 0,139 1 Nona Manis 0,113 1 Soes 0,070
Aturan dengan support atau confidence tinggi, dan biasanya keduanya merupakan aturan yang  diharapkan.  Aturan  yang  kuat  adalah  aturan  yang  memenuhi  atau  melampaui kriteria dukungan dan kepercayaan minimum tertentu oleh peneliti [14]. Hasil pencarian nilai support dapat dilihat 4 item yang memenuhi syarat minimum support =15% yaitu Pizza sebesar 0,174; Brownis sebesar 0,165; Puding sebesar 0,165; dan Karamel sebesar 0,157. Artinya hasil dari pembentukan 1 itemset yang memenuhi nilai minimun support adalah Pizza, Brownis, Puding dan Karamel dengan nilai support lebih dari 15%. Proses pembentukan C 2 atau disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support = 15% sesuai dengan rumus (2) dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pembentukan 2 itemset Size Itemset Support 2 Pizza → Bika Ambon 0,035 2 Pizza → Burger 0,052 2 Brownis → Karamel 0,061 2 Brownis → Burger 0,052 2 Brownis → Donat 0,043 2 Puding → Kue Talam 0,035 2 Puding → Donat 0,035 2 Puding → Soes 0,035 2 Karamel → Burger 0,061 2 Karamel → Nona Manis 0,035 2 Kue Talam → Bika Ambon 0,043
Size Itemset Support 2 Kue Talam → Donat 0,043 2 Kue Talam → Soes 0,052 2 Bika Ambon → Burger 0,035 2 Bika Ambon → Donat 0,035 2 Bika Ambon → Soes 0,043 2 Burger → Nona Manis 0,043 2 Donat → Soes 0,035
Hasil  pencarian  nilai support kombinasi  2 itemset sesuai  dengan  rumus (2),  tidak mencapai  atau  memenuhi minimum support 15%  maka  proses  perhitungan  berhenti. Proses pembentukan C 3 atau disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimum support = 15%.
Tabel 4. Pembentukan 4 itemset Size Itemset Support 3 Brownis → Karamel → Burger 0,043 3 Kue Talam → Bika Ambon → Soes 0,035
Hasil  pencarian  nilai support kombinasi  3 itemset pada  Tabel  4  tidak  mencapai  atau memenuhi minimal support 15% maka proses  perhitungan  berhenti. Gambar  2  berikut ini  merupakan  hasil  pemodelan  data  berdasarkan  nilai support paling  tinggi menggunakan bantuan software RapidMiner.
Gambar 2. Hasil pemodelan association rule
Berdasarkan hasil pemodelan menggunakan metode association rule maka terbentuklah rule akhir. Aturan asosiasi final dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Aturan asosiasi final
Premises Conclusion Support Confidence LaPlace Gain p-s Lift Convicti on Soes Kue Talam 0,052 0,750 0,984 -0,087 0,042 5,074 3,409 Kue Talam, Bika Ambon Soes 0,035 0,800 0,992 -0.052 0,032 11,500 4,652 Bika Ambon, Soes Kue Talam 0,035 0,800 0,992 -0,052 0,028 5,412 4,261 Brownis, Burger Karamel 0,043 0,833 0,992 -0,061 0,035 5,324 5,061
Tabel 5 menunjukkan hasil aturan asosiasi final ternyata minimum support 15% tidak terpenuhi,  namun  minimum confidence 70%  sesuai  dengan  rumus  (3),  dan lift  ratio memenuhi  syarat.  Transaksi  dikatakan  valid  jika  mempunyai  nilai lift/improvement lebih dari 1, yang berarti bahwa dalam transaksi tersebut setiap item benar-benar dibeli secara bersamaan [15].

## Pembahasan
Aturan asosiasi final pada Tabel 5 dapat diartikan bahwa aturan pertama menyatakan jika seseorang membeli Soes kemungkinan juga akan membeli Kue Talam dalam waktu yang bersamaan. Premises ini memiliki nilai support 5,2% dengan nilai confidence 75%. Nilai  tersebut  menjelaskan  bahwa  pembelian  Soes  sebenarnya  dapat  dianggap  tidak cukup  sering  karena  kurang  dari  15%.  Akan  tetapi  probabilitas  Kue  Talam  dibeli  saat Soes dibeli adalah sebesar 75% di mana lebih tinggi dari batas yang ditentukan yaitu 70%. Aturan kedua menunjukkan bahwa seseorang yang membeli Kue Talam dan Bika Ambon kemungkinan besar akan tertarik membeli Soes. Premises ini memiliki nilai support 3,5% dengan  nilai confidence 80%.  Kombinasi  pembelian  Kue  Talam  dan  Bika  Ambon  dapat dianggap  tidak  cukup  sering  karena  kurang  dari  batas  yang  ditentukan.  Akan  tetapi probalitas Soes dibeli ketika Kue Talam dan Bika Ambon dibeli bersamaan mencapai 80% di mana lebih tinggi dari batas yang ditentukan.
Aturan ketiga adalah jika seseorang membeli Bika Ambon dan Soes maka kemungkinan besar  akan membeli Kue  Talam. Premises ini  memiliki  nilai support 3,5%  dengan  nilai confidence 80%. Kombinasi pembelian Bika Ambon dan Soes juga tidak cukup dianggap sering  karena  nilainya  juga  di  bawah  batas  yang  ditentukan.  Akan  tetapi  probabilitas pembelian  Kue  Talam mencapai  80% di  mana  lebih  tinggi  dari  batas  yang  ditentukan, apabila  Bika  Ambon  dan  Soes  dibeli  bersamaan.  Selain  itu  jika  seseorang  membeli Brownis dan Burger berpeluang besar akan membeli Karamel. Premises ini memiliki nilai support 3,5%  dengan  nilai confidence 83%.  Kombinasi  Brownis  dan  Burger  juga  tidak dianggap sering karena juga kurang dari batas yang ditentukan. Akan tetapi probabilitas Karamel  dibeli saat kombinasi  Brownis dan  Burger  dibeli  mencapai 83%  di  mana  juga lebih dari batas yang ditentukan.
Penelitian  terdahulu  [2],  [5],  [15]  telah  mencoba  menerapkan  teknik association  rule untuk  mengetahui  pola  pembelian  konsumen  pada convenient  store hanya  untuk memperoleh fungsi sebagai dasar perancangan sistem informasi. Teknik ini juga pernah diterapkan pada usaha sejenis yaitu toko kue lapis bogor Sangkuriang tapi dengan hasil akhir  yang  juga  sama  yaitu  pengembangan  sistem  informasi  [6].  Penelitian  terdahulu belum dapat memberikan kontribusi dalam penyusunan strategi pemasaran. Oleh karena
itu  penelitian  ini  mengisi  kekurangan  tersebut  dengan  menghasilkan  strategi  berupa cross selling produk dan program continuity marketing dengan membangun keanggotaan.

## Implikasi Manajerial
Strategi  promosi  yang  harus  dilakukan  Ghiyas  Cake  &  Bakery  dalam  meningkatkan penjualan produk ini adalah dengan cara melakukan inovasi-inovasi baru. Hal tersebut dapat dilakukan minimal setiap satu minggu sekali atau satu bulan sekali untuk menarik perhatian para konsumen agar aktivitas penjualan di perusahaan tersebut. Solusi untuk meningkatkan penjualan pada perusahaan tersebut adalah dengan memberikan voucher diskon. Voucher diskon  bagi  para  konsumen  berupa  potongan  harga  dapat  dilihat  dari hasil  aturan  yang  terbentuk  dari  hasil  penelitian  ini.  Aturan  yang  terbentuk  dapat digunakan sebagai dasar pelaksanaan strategi cross selling . Cross selling merujuk kepada pelanggan yang telah membeli produk tertentu mungkin juga bersedia membeli produk terkait [16]. Misalkan dari hasil aturan yang didapat diskon 30% untuk pembelian Soes dan Bika Ambon dengan minimal belanja Rp. 200.000 bisa juga dengan beli satu gratis satu beli satu Kue Talam maka gratis satu Soes.
Program continuity  marketing biasanya  berbentuk  program  kartu  keanggotaan  atau kartu loyalitas yang akan memungkinkan konsumen untuk menerima pelayanan khusus, diskon, dan poin untuk upgrades , serta menerima program penjualan silang [17]. Kartu anggota bagi pelaku usaha mampu memberikan profil konsumen yang dibutuhkan untuk proses pengambilan keputusan dan merekam pola beli produk konsumen [18]. Penerapan kartu anggota bagi pelanggan Ghiyas Cake & Bakery dapat diterapkan sebagai bagian dari strategi pemasaran defensif berupa peningkatan loyalitas pelanggan. Jika strategi dengan menggunakan kartu anggota diterapkan maka daya tarik anggota untuk membeli produk-produk Ghiyas Cake & Bakery akan tinggi. Hal ini dikarenakan setiap pembelian akan  mendapatkan  poin  yang  dikumpulkan  dan  kemudian  akan  ditukarkan  untuk mendapatkan  satu  buah  produk  secara  gratis  bahkan  akan  mendapat  keuntungan- keuntungan  yang  lebih  besar  lagi  jika  menggunakan  kartu  anggota.  Terlebih  lagi  jika pembeliannya  dalam  jumlah  yang  banyak  untuk  kegiatan-kegiatan  besar  seperti pernikahan, ulang tahun dan lain-lain. Cara tersebut diharapkan semakin meningkatkan penjualan setiap bulannya karena akan lebih menarik perhatian.

## Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  diperoleh  beberapa  pola  pembelian konsumen.  Pola  pembelian  konsumen  di  Ghiyas  Cake  &  Bakery  menggunakan  teknik data  mining  association  rules menghasilkan  empat  aturan  asosiasi  yaitu Soes  →  Kue Talam dengan nilai confidence 0,750; Kue Talam dan Bikan Ambon → Soes dengan nilai confidence 0,800; Bika Ambon dan Soes → Kue Talam dengan nilai confidence 0,800; dan Brownis  dan  Burger  →  Karamel  dengan  nilai confidence 0,833. Rule yang  diperoleh menghasilkan beberapa rancangan strategi. Strategi promosi dan marketing berdasarkan pola  pembelian  konsumen  pada  Ghiyas  Cake  &  Bakery adalah  menggunakan  kartu anggota dan voucer diskon sebagai penunjang promosi untuk meningkatkan penjualan. Penelitian  lebih  lanjut  dengan  metode  dan  algoritma  yang  sama  peneliti  dapat mengembangkannya  ke  dalam  objek  yang  berbeda,  dan  dengan  menggunakan dataset yang  lebih  besar.  Dengan  menggunakan dataset yang  lebih  besar,  peneliti  dapat menggunakan nilai support dan confidence yang bervariasi, sehingga dapat memperoleh banyak association rules antar item.

## Daftar Pustaka
[1] M.  N.  Lumintang,  V.  A.  J.  Masinambow,  and  E.  N.  Walewangko,  “Analisis Pelaksanaan Pengadaan Barang Dan Jasa Secara Elektronik (E-Procurement) Di Lpse  Kabupaten  Minahasa  Tenggara,” J.  Pembanguan  Ekon.  dan  Keuang.  Drh. , vol. 21, no. 1, pp. 105–121, 2020, [Online]. Available:
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jpekd/article/view/29224.
[2] H. Santoso, I. P. Hariyadi, and P. Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk  Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,”  in Semnasteknomedia Online , 2016, vol. 4, no. 1, pp. 3-7–19, [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1267.
[3] F. Marisa, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 91–93, 2013.
[4] A. P. Natasuwarna, “Tantangan menghadapi era revolusi 4.0 - Big data and data mining,” in Seminar Nasional Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat , 2019, pp. 23– 27.
[5] I. K. G. D. Gama, Adie Wahyudi Oktavia Putra and I. P. A. Bayupati, “Implementasi Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan  Frequent  Itemset  Dalam  Keranjang Belanja,” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  21–26,  2016,  doi: 10.24843/mite.1502.04.
[6] B.  A.  Najib  and  N.  Suryani,  “Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan Lapis Bogor Sangkuriang Dengan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 61–70, 2020, doi: 10.31294/jtk.v6i1.6765.
[7] T. Tatik, “Analisis Pengambilan Keputusan Taktis Pelaku UMKM (Usaha Mikro, Kecil Dan Menengah) Di Masa Pandemi Covid’19,” Relasi  J. Ekon. , vol. 17, no. 1, pp. 165–180, 2021, doi: 10.31967/relasi.v17i1.416.
[8] R.  Hartati,  “Pengaruh  Kepuasan  Dan  Kualitas  Pelayanan  Karyawan  212  Mart Terhadap  Loyalitas  Konsumen  (Studi  Kasus  Pada  Konsumen  212  Mart  Mutiara, Cibarusah – Bekasi),” J. Al-fatih Glob. Mulia , vol. 1, no. 2, p. 2019, 2019, [Online]. Available: https://jurnalglobalmulia.or.id/index.php/alfatih/article/view/10.
[9] G. B. T. Atmojo, D. Wisadirana, and S. Muadi, “Pemberdayaan Masyarakat Dalam Pengembangan  Produk  Unggulan  Daerah  (  Studi  Pada  Industri  Kecil  dan Menengah  Batik  di  Desa  Sumurgung  Kecamatan  Tuban  –  Kabupaten  Tuban  ),” Wacana , vol. 19, no. 4, pp. 216–222, 2016.
[10]  R. Dzulkarnaen, “Perancangan Aplikasi Data Mining Market Basket Analysis Pada Apotek  Permata  dengan  Metode  Hybrid-Dimension  Association  Rules,” J.  Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 67–72, 2020, doi: 10.47292/joint.v2i2.35.
[11]  N.  Wandi,  R.  A.  Hendrawan,  and  A.  Mukhlason,  “Pengembangan  Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku dengan Penggalian Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi  Jawa  Timur),” J. Tek.  ITS ,  vol.  1,  no.  1, pp.  A445–A449,  2012,  [Online]. Available: http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/view/1293.
[12]  M.  Faid,  M.  Jasri,  and  T.  Rahmawati,  “Perbandingan  Kinerja  Tool  Data  Mining Weka dan Rapidminer Dalam Algoritma Klasifikasi,” Teknika , vol. 8, no. 1, pp. 11– 16, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i1.95.
[13]  D. Fitriati and M. Hardiyanto, “Perbandingan Algoritma Apriori Dan Algoritma Fp- Growth Untuk Mengetahui Pola Penggunaan Transportasi Online,” in Snatif , 2018, p. 9.
[14]  D.  T.  Larose  and  C.  D.  Larose, DISCOVERING  KNOWLEDGE  IN  DATA  An Introduction  to  Data  Mining  Second  Edition  Wiley  Series  on  Methods  and Applications in Data Mining . 2014.
[15]  N. Rahmawati, Y. N. Nasution, and F. D. T. Amijaya, “Aplikasi Data Mining Market
Basket  Analysis  untuk  Menemukan  Pola  Pembelian  di  Toko  Metro  Utama Balikpapan,” J. EKSPONENSIAL , vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2017, [Online]. Available: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/69.
[16]  R. Q. Zhang, L. K. Zhang, W. H. Zhou, R. Saigal, and H. W. Wang, “The multi-item newsvendor  model  with  cross-selling  and  the  solution  when  demand  is  jointly normally  distributed,” Eur.  J.  Oper.  Res. ,  vol.  236,  no.  1,  pp.  147–159,  2014,  doi: 10.1016/j.ejor.2014.01.006.
[17]  M.  L.  Rizaldi  and  R.  Hardini,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan,  Brand  Image  Dan Customer  Relationship  Management  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan  Indomaret Kelurahan Padurenan, Bekasi Timur,” Oikonomia J. Manaj. , vol. 14, no. 2, 2019, doi: 10.47313/oikonomia.v14i2.522.
[18]  N. T. M. Demoulin and P. Zidda, “On the impact of loyalty cards on store loyalty: Does  the  customers’  satisfaction  with  the  reward  scheme  matter?,” J.  Retail. Consum. Serv. , vol. 15, no. 5, pp. 386–398, 2008, doi:
10.1016/j.jretconser.2007.10.001.