## MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK OPTIMALISASI LAYOUT MINI MARKET HUGO MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Adrian Aufarrizqi, Ultach Enri, Yuyun Umaidah Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia adrianaufarrizqi01@gmail.com

## ABSTRAK
UMKM (Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah) sektor pangan pokok adalah jenis usaha kecil yang bergerak di bidang perdagangan bahan pokok. UMKM sektor pangan pokok dapat menjadi sumber pendapatan masyarakat lokal  dan  berkontribusi  terhadap  perekonomian  nasional.  Mini  Market  Hugo  adalah  mini  market  yang menyediakan  sebuah  tempat  dimana  konsumen  dapat  membeli  barang  sehari-hari  tanpa  harus  pergi  ke  pasar tradisional  atau hypermarket. Namun,  terdapat  permasalahan  muncul  pada  Mini  Market  Hugo  ini  yaitu permasalahan  tata  letak  pada  sektor  bahan  pangan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  Algoritma Apriori pada pengoptimalisasi layout produk agar penempatan barang yang strategis, tampilan yang menarik, dan kemudahan  akses  jangkauan  produk  untuk  meningkatkan  daya  tarik  minat  beli  para  konsumen.  Metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  metode Cross  Industry  Standard  for  Data  Mining ( CRISP-DM ). Hasil dari penelitian ini mendapat 8 aturan yang baru pada teknik asosiasi menggunakan Algoritma Apriori. Dengan hasil tersebut hasil semua aturan memiliki nilai lift ratio yang lebih dari sama dengan satu. Jenis produk “MAKANAN” akan menjadi sebuah pusat utama untuk melakukan strategi penataan tata letak pada jenis produk yang ada di Minimarket Hugo dengan dikuatkan dari hasil transaksi dari jenis produk “MAKANAN” ini, dimana terdapat 42.2261% produk yang terjual.
Kata kunci :  Market Basket Analisis, Algoritma Apriori, Minimarket, CRISP-DM

## 1. PENDAHULUAN
UMKM  (usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah) sektor  pangan  pokok  adalah  jenis  usaha  kecil  yang bergerak di  bidang perdagangan bahan pokok seperti beras,  minyak  goreng,  gula  pasir,  dan  tepung  terigu. UMKM  sektor  pangan  pokok  dapat  menjadi  sumber pendapatan  masyarakat  lokal  dan  berkontribusi terhadap perekonomian nasional. Dalam menjalankan usaha  pangan  pokok,  UMKM  harus  memperhatikan pengelolaan  keuangan,  pengadaan  bahan  baku,  dan distribusi  produk.  dua  mini  market  populer  di Indonesia. Akan tetapi mereka merupakan perusahaan ritel  modern  yang  beroperasi  dalam  skala  besar sehingga  tidak  termasuk  dalam  kategori  UMKM (usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah).  Saat  ini, banyaknya  jaringan  mini  market  besar  yang  cukup terkenal  yang  tersebar  luas  dan  menghasilkan penjualan  yang  signifikan  di  Indonesia.  Sebaliknya, UMKM  pada  umumnya  mengacu  pada  usaha  mikro, kecil, atau menengah  yang  berukuran  lebih kecil  dan memiliki cakupan operasi yang lebih terbatas.
Maka dari  itu diciptakannya Mini  Market Hugo yang  merupakan  sebuah  toko  kecil  yang  menjual berbagai  produk  dan  kebutuhan  sehari-hari,  dengan mengalami  perkembangan  yang  menyerupai  seperti mini  market  berskala  besar.  Namun  dalam  Mini Market  ini  diciptakan  dengan  skala  yang  lebih  kecil karena ditujukan untuk komplek perumahan disekitar Mini Market Hugo tersebut. Mini Market Hugo adalah mini market yang menyediakan sebuah tempat dimana konsumen  dapat  membeli  barang  sehari-hari  tanpa harus pergi ke pasar tradisional atau hypermarket .
Sebuah permasalahan muncul pada Mini Market Hugo  ini  yaitu  beberapa  faktor  yang  muncul  adalah permasalahan  tata  letak  pada  sektor  bahan  pangan seperti penataan letak minyak goreng, shampoo, sabun mandi,  sikat  gigi,  odol,  makanan  ringan,  minuman, rokok, dan bahan sembako lainnya.  Saat menghadapi permasalah  tersebut  dapat  menggunakan  berbagai metode  untuk  menganalisis  tata  letak  produk,  salah satunya  yaitu Market  Basket  Analysis. Penelitian  ini menggunakan  teknik Association  Rules dengan Algoritma Apriori dan Market Basket Analysis . Market Basket Analysis adalah metode menganalisis  konsumen  dengan  mencari  hubungan antara  beberapa  jenis  produk  berbeda  yang  mereka masukkan  ke  dalam  keranjang  belanja  yang  mereka beli  dalam  suatu  transaksi  [1].  Aturan  asosiasi merupakan  cara  untuk  mencari  pola  yang  umum terjadi  pada  banyak  transaksi  pembelian,  sehingga memungkinkan  penulis  menganalisis  produk  yang sering  dibeli  konsumen  dengan  mencari  pola  antar item  atau  produk.  Algoritma  Apriori  adalah  model pengambilan data yang menggunakan kaidah asosiasi yang  didasarkan  pada  batas Confidence dan  nilai Support ,  dan  berfungsi  untuk  menemukan  kombinasi itemset dengan nilai keseringan tertentu [2].
Dengan  cara  ini,  dapat  mengoptimalisasi penyusunan  tata  letak  produk  untuk  mempermudah serta  membantu  meningkatkan  daya  tarik  pada penjualan  Mini  Market  Hugo,  dan  pola  perilaku pembeli  ini  digunakan  untuk  mengetahui  tata  letak produk  dari  Mini  Market  Hugo  berdasarkan  produk yang  sering  dibeli  dan  mendekatkan  produk  atau
barang  yang  dibeli  sehingga  memudahkan  pembeli dalam mencari produk

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Setelah mengkaji beberapa penelitian, ditemukan bahwa  beberapa  di  antaranya  berkaitan  dengan penelitian yang sedang penulis jalani.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3] yang  berjudul  Analisis  Tata  Letak  Pasar  Tradisional Berdasarkan Pola Perilaku Pembelian Dengan Metode Association  Rules – Market  Basket  Analysi s  (AR- MBA) dengan tujuan mengidentifikasi tata letak Pasar Redojani  berdasarkan  pola  perilaku  pembelian konsumen. Hasil penelitian ini terdapat aturan asosiasi dengan  nilai  minimum Support sebesar  0,4  dan  nilai minimum Confidence sebesar 0,7 yang memiliki hasil asosiasi  total  sebanyak  68 rules ,  dengan  total rules valid sebanyak 17 rules .
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh  [4]  yang berjudul  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Pola Konsumen Terhadap Tata Letak Barang dengan tujuan untuk  merekomendasikan  para  pelaku  usaha  dalam penyusunan  tata  letak  barang  untuk  meningkatkan strategi  penjualan . Hasil  penelitian  ini  digunakan untuk  menemukan  aturan  asosiasi  yang  akurat menggunakan perangkat lunak RapidMiner . Penelitian ini mengungkapkan empat aturan korelasi dengan nilai Support 5% dan tingkat kepercayaan 50%. Penelitian dengan  menggunakan algoritma yang sama juga dilakukan oleh [5] yang berjudul Redesign Tata  Letak  Produk  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian Konsumen  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori dengan tujuan menata produk dagangan supaya mudah terlihat  dan  menarik  perhatian  komsumen.  Hasil penelitian ini menunjukkan adanya sembilan kombinasi produk yang biasa dibeli konsumen.

## 2.1. Produk
Produk  adalah  pemahaman  sebuah  subjektif pembuatan  suatu  barang  terhadap  barang  yang diproduksi dan ditawarkannya dalam upaya mencapai tujuan  organisasi  dengan  memuaskan  kebutuhan  dan aktivitas  para  konsumen.  Dalam  arti  lain  produk adalah  kumpulan  karakteristik  benda  yang  berwujud ataupun  tidak  berwujud  seperti  pengemasan  barang, warna  barang,  harga  barang,  kualitas  produk,  merek produk,  layanan  instansi,  dan  reputasi  penjualan produk. Produk sebagai hasil akhir yang mengandung elemen-elemen  fisik,  jasa  dan  hal-hal  yang  simbolis yang  dibuat  dan  dijual  oleh  perusahaan  untuk memberikan kepuasan dan keuntungan bagi pembelinya [6].

## 2.2. Data dan Informasi
Data dapat diartikan sebagai kumpulan informasi yang  diperoleh  melalui  observasi  berupa  simbol, angka, fakta mentah, pengamatan atau peristiwa yang berupa  angka  atau  simbol  khusus.  Informasi  adalah hasil  pengolahan  data  yang  diproses  menjadi  lebih berguna  dan  lebih  berarti  bagi  yang  menerimanya.
Sumber  dari  informasi  adalah  data.  Suatu  informasi dapat dikatakan bernilai bila manfaatnya lebih efektif dibandingkan dengan biaya mendapatkannya [7].

## 2.3. Transaksi
Transaksi  merupakan  pertemuan  antara  pihak  - pihak yang saling menguntungkan, baik dalam bentuk pertukaran  barang  dan  jasa  maupun  aktivitas  bisnis, yang  didukung  oleh  data  atau  bukti  dengan  tujuan saling  menguntungkan,  serta  melibatkan  perubahan terhadap  posisi  keuangan  Perusahaan  ataupun kerjasama lainnya. Transaksi adalah jaringan terdesentralisasi  yang  transparan  bagi  semua  pihak yang terlibat [8].

## 2.4. Tata Letak/Layout
Tata  Letak  yaitu  merancang  penempatan  dan penempatan  mesin  dan  produk  di  sepanjang  aliran produksi.  Tata  letak  produk  biasanya  digunakan  di pabrik yang memproduksi jenis atau kelompok produk tertentu.  Penataan  produk  juga  harus  mempermudah konsumen  dalam  bergerak  dan  berkeliling,  sehingga mereka  dapat  dengan  mudah  dan  cepat  menemukan serta mendapatkan barang yang mereka butuhkan [9].

## 2.5. CRISP-DM
CRISP-DM ini  adalah  rangkaian  kegiatan  yang digunakan  dalam  penelitian  yang  banyak  digunakan oleh  para  peneliti  professional Data  Mining untuk memproses  sebuah  pemodelan  data.  Tujuan  dari metode  CRISP-DM  ini  yaitu  untuk  menemukan  pola yang  menarik  dan  memiliki  makna  pada  data  yang digunakan.  CRISP-DM  memiliki  tahapan  dan kerangka  kerja  yang  terstruktur  sehingga  pengguna metode ini akan lebih terarah dan mengetahui langkah yang harus dikerjakan dalam penelitian [10].

## 2.6. Association Rule
Association  Rule adalah  sebuah  teknik  yang objektif  untuk  mendapatkan  pola,  memperlihatkan pola, dan memperbaharui pola yang sering terjadi pada bukti  transaksi  jual  beli,  dimana  pada  produk  yang dibeli  oleh  konsumen  didapati  pembelian  beberapa produk. Association rule merupakan salah satu bentuk pola  yang  dihasilkan  oleh Data  Mining .  Association rule  dapat  digunakan  untuk  menemukan  hubungan atau  sebab  akibat  [11]. Association  Rules digunakan untuk menunjukkan keterkaitan tersebut. Rumus untuk memperoleh sebuah nilai Support dan nilai Confidence pada sebuah item adalah:
a. Menentukan  frekuensi  tinggi  itemset.  Nilai Support suatu Itemset dapat  ditentukan  dengan menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% (1)
Sebagaimana untuk mencari nilai dari dua itemset dapat digunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% (2)
b. Pembentukan aturan asosiasi
Langkah selanjutnya mencari aturan relevansi sebagai kondisi  yang  memenuhi  nilai min_Confident yang diperoleh dengan menghitung hubungan asosiasi yang berbunyi  “Jika  A,  maka  B”  maka  menggunakan rumus:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)

## 2.7. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  algoritma  dasar  yang diperkenalkan  oleh  Agrawal  dan  Srikant  pada  tahun 1994  untuk  mengidentifikasi  frequent  itemset  dalam aturan  asosiasi  boolean.  Algoritma  Apriori  ini termasuk  dalam  kategori  aturan  asosiasi  yang digunakan dalam data mining [12]. Algoritma Apriori digunakan  dalam  teknik Data  Mining dan  analisis asosiasi  untuk  menemukan  pola  asosiasi  (aturan asosiasi)  dalam  suatu  kumpulan  data,  dengan  tujuan untuk  menciptakan  seperangkat  aturan  asosiasi  yang menggambarkan hubungan antar item dalam kumpulan data. Aturan asosiasi ini ditentukan dengan menghitung  nilai Support dan Confident untuk setiap Item .
2.8. Python Python adalah bahasa pemrograman interpretatif tujuan  umum  yang  memiliki  filosofi  desain  yang menekankan  keterbacaan  kode.  Python  dirancang untuk  menjadi  bahasa  dengan  pustaka  standar  yang luas  dan  komprehensif,  yang  menggabungkan kemampuan  dan  fungsionalitas  dengan  sintaks  kode yang  sangat  jelas  [13] . Bahasa  ini  digunakan  untuk berbagai  tujuan,  termasuk  pengembangan  perangkat lunak,  analisis  data,  kecerdasan  buatan,  dan pengembangan situs web.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Alur Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Cross  Industry  Standard  for  Data  Mining ( CRISP-DM ).  Dalam  penelitian  ini  pun  penulis membuat  sebuah  rancangan  penelitian  yang  berisi
serangkaian  kegiatan  yang  akan  dilakukan  untuk menyelesaikan penelitian. Proses yang dilakukan yaitu melalui tahapan sebagai berikut:
1. Business Understanding
Tahapan  ini  berfokus  pada  penelitian  mendalam suatu  objek  tentang  bisnis  apa  yang  dibutuhkan atau  masalah  apa  yang  terkait  pada  suatu  objek tersebut  yang  ingin  dipecahkan  melalui  analisis asosiasi.  Dengan hal tersebut, objek penelitian  ini adalah  Mini  Market  Hugo  dengan  tujuan  untuk optimalisasi layout produk pada toko tersebut guna meningkatkan  daya  tarik  minat  beli  bagi  para konsumen.
2. Data Understanding
Pada pemahaman data penelitian ini dilakukan data agregat  historis  transaksi  penjualan  produk  Mini Market Hugo. Tahap ini juga mengeksplorasi data sebagai  acuan  pemahaman  data  dari  segi  bentuk data dengan karakteristik yang umum, dan struktur datanya.
3. Data Preparation
Pada tahap persiapan data ini  merupakan  langkah untuk  menetapkan  dan  mengecek  nilai  data tersebut bahwa nilai Dataset yang telah sesuai dan siap digunakan untuk melakukan proses identifikasi Association Rules .
4. Modelling
Tahapan  ini  menerapkan  metode  Asosiasi  atau Association Rules menggunakan Algoritma Apriori guna sebagai mewakili pola hubungan atau asosiasi  antar  elemen  atau  variabel  dalam kumpulan data transaksional. Maka pada tahap ini setelah  dilakukannya  metode  asosiasi  maka selanjutnya  penggunaan  Algoritma  Apriori  pada Dataset .
5. Evaluation
Pada tahap ini  melakukan cross  - check nilai dari hasil pemodelan sebelumnya dengan
memperhatikan  aspek-aspek  nilai  dari  nilai Support , Confidence , dan Lift Ratio dengan tujuan hasil  tersebut  merupakan  hasil  pemodelan  yang akurat  dan  bermakna  untuk  dijadikan  sebuah informasi yang baru.
6. Deployment
Pada  tahap  implementasi  data  ini  membuktikan apakah  hasil  dari  pemodelan  tersebut  berfungsi sebagai  pengambilan  keputusan  dan  optimalisasi tata  letak  produk.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini ditujukan  sebagai  bahan  pertimbangan  pengelola Mini  Market  Hugo  untuk  meningkatkan  kualitas tata  letak  produk  dengan  mengoptimalisasi  tata letak produk

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  digunakan  untuk menentukan optimalisasi pada layout dari Minimarket Hugo dengan tujuan memecahkan sebuah permasalahan  pada  Minimarket  Hugo  dengan menentukan  hasil  dari data  mining pada  Algoritma Apriori.  Maka  dari  itu  hasil  dari data  mining ini
menjadikan  sebuah  bahan  pertimbangan  oleh  sang pemilik  toko  untuk  merelokasikan  sebuah  tata  letak pada produk Minimarket Hugo.

## 4.1. Business Understanding
Tahapan  ini  merupakan  awal  dari  penggunaan metode  CRISP-DM.  Hasil  dari  tahapan  pemahaman bisnis  ini  meliputi  identifikasi  tujuan  bisnis  dan penggunaan  data  mining  seperti  sub  bab  4.1.1.  dan 4.1.2.  yang  merupakan  pembahasan  mengenai penentuan  tujuan  bisnis  serta  penentuan  penggunaan data mining .

## 4.1.1. Identifikasi Tujuan Bisnis
Identifikasi tujuan  bisnis pada penelitian  yang sedang  dilakukan  adalah  menyediakan  sebuah  tata letak atau layout yang baru guna untuk mengoptimalisasi  produk  yang  ada  pada  Minimarket Hugo

## 4.1.2. Penggunaan Data Mining
Penggunaan data  mining pada  penelitian  ini menggunakan  metode  CRISP-DM  ( Cross  Industry Standard for Data Mining) dan dengan proses aturan asosiasi menggunakan Algoritma Apriori.

## 4.2. Data Understanding
Tahap  ini  meliputi  bagian  –  bagian  seperti pengumpulan data, pemahaman data, dan quality and check data.

## 4.2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang akan digunakan untuk data  mining adalah  data  historikal  penjualan  produk Minimarket Hugo. Data tersebut digunakan pada bulan Oktober  2023  –  Desember  2023  sebanyak  566  data berdasarkan data transaksinya. Dataset awal yang telah dikumpulkan terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Awal Daftar Penjualan
No. Transaksi Nama Produk Jenis Produk Jumlah Satuan (PCS) Total Harga 1 INDOMIE GORENG SPECIAL MKN 1 IDR      3.000,00 2 INDOMIE SOTO MIE MKN 1 IDR      3.000,00 3 INDOMIE KARI AYAM MKN 2 IDR      6.000,00 4 INDOMIE MI GORENG JUMBO MKN 1 IDR      3.800,00 5 JAVANA TEH GULA BATU 350ML MNM 2 IDR      6.000,00 6 INDOMIE AYAM BAWANG MKN 1 IDR      3.000,00 7 TELOR AYAM MKN 1 IDR   15.000,00 8 BENGBENG REGULAR, AQUA PRIMA 1500ML MKN,MNM 2 IDR      7.000,00 9 ISOPLUS COCO 350 ML MNM 1 IDR      3.000,00 10 PERMEN CHUPA CHUPS MKN 1 IDR      1.000,00 11 ULTRA TEH KTK 200 EX MNM 1 IDR      3.700,00 12 SUPERSTAR 28 GR MKN 1 IDR      2.000,00 13 NESTLE PURE LIFE 1500 MNM 1 IDR      3.000,00 14 ROMA SLAI OLAI 40 STRAW MKN 1 IDR      2.000,00 15 SWEETY BRONZE PANTS L 1S PRT 1 IDR   30.000,00

## 4.2.2. Pemahaman Data
Data  historikal  penjualan  Minimarket  Hugo sudah didapatkan dan kemudian akan dilakukan tahap indetifikasi  data.  Data  tersebut  merupakan  data historikal  penjualan  produk oleh  para  konsumen  dari bulan Oktober 2023 – Desember 2023.
Tabel 2. Pemahaman Data Nama Atribut Penjelasan Tipe Data No Transaksi Merupakan nomor transaksi pembelian produk Integer Nama Produk Merupakan nama produk yang dibeli pada sebuah transaksi String Jenis Produk Merupakan kategori dari suatu produk String Jumlah Satuan Merupakan jumlah produk yang dibeli pada saat transaksi Integer Total Harga Merupakan harga satu produk Integer

## 4.2.3. Quality and Check Data
Pada tahap ini akan dilakukan proses data apa saja  yang akan digunakan dalam proses data  mining. Hasil tahapan ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Proses Quality and Check Data No Transaksi Jenis Produk 1 MAKANAN 2 MAKANAN 3 MAKANAN 4 MAKANAN
5
MINUMAN
6
MAKANAN
7
MAKANAN
8 MAKANAN,MINUMAN 9 MINUMAN 10 MAKANAN 11 MINUMAN 12 MAKANAN 13 MINUMAN 14 MAKANAN 15 PERALATANRUMAHTANGGA
4.3. Data Preparation
Tahap persiapan data merupakan tahap awal untuk memulai proses data mining. Maka pada tahap ini akan dipersiapkan dan akan dibersikan serta di cek kembali apakah data tersebut memiliki nilai missing values.

## 4.3.1. Data Selection
Pada proses ini data yang digunakan hanyalah data  historikal  transaksi  penjualan  Minimarket  pada bagian  jenis  produk.  Maka  dari  itu  data  tersebut sebelumnya  sudah  di check dan  data  tersebut  sudah baik untuk dilakukan proses data mining pada tabel 1. Tabel  tersebut  mendapatkan  566  data  transaksi  yang hanya  meliputi  pada  jenis  produk  dan  data  tersebut adalah hasil gathering data dari bulan Oktober 2023 – Desember 2023 . 4.3.2. Data Cleaning
Pada  tahap  ini  data  akan  dibersihkan  terlebih dahulu untuk memulai sebuah pemodelan pada proses data  mining dengan  menggunakan  Google  Colab . Maka dari itu data tersebut akan di identifikasi apakah data tersebut memiliki nilai missing values.
Gambar 2. Pengecekan Missing Values
Pada  Gambar  2.  ini  merupakan  bahwa  data tersebut  tidak  memiliki  nilai missing  values. Jenis produk diubah menjadi items agar memudahkan dalam tahap data mining.

## 4.3.3. Normalisasi Data
Gambar 3. Konversi Daftar Jenis Produk
Pada tahap selanjutnya, data akan ditransformasikan ke dalam bentuk data tabular. Data tersebut berasal dari Tabel 2. yang telah melalui tahap pembersihan.  Sebelum  di  transformasikan  ke  data
tabular, data tersebut di konversikan menjadi daftar – daftar  pada  jenis  produk  yang  terkait  pada  data transaksi.
Pada  Gambar  3.  menunjukan  sebuah  konversi data dan menunjukan 8 data pertama sebagai verifikasi display dari  data  yang  telah  di  konversikan.  Seletah melakukan  list  data  menjadi  daftar  –  daftar  produk maka  selanjutnya  mengubah  data  tersebut  menjadi data tabular.

## Gambar 4. Proses Encoding
Pada  gambar  4.  telah  dilakukan  proses tranformasi  dari  daftar  –  daftar  produk  yang  telah  di konversi  ke  dalam  data  tabular.  Proses  encoding dilakukan menggunakan bantuan bahasa pemrograman  Python  library  mlxtend.preprocessing dengan  fungsi  “TransactionEncoder()”.  Dengan  ini dataset  telah  siap  untuk  masuk  ke  fase Modelling . Proses ini merupakan proses Encoding dengan tujuan untuk  mendapatkan  nilai  data  tabular  dalam  bentuk binomial ( Boolean ).

## 4.4. Modelling
Modelling memiliki langkah penting dalam data mining  di  mana  model  statistik  atau  algoritma pembelajaran  mesin dikembangkan untuk memahami hubungan kompleks dalam data dan membuat prediksi yang andal.

## 4.4.1. Selecting Modeling Techniques
Pada penelitian ini, pemodelan yang digunakan adalah aturan asosiasi dengan Algoritma Apriori yang diimplementasikan
menggunakan bahasa pemrograman  Python.  Model  ini  dipilih  karena  telah banyak  digunakan  dan  terbukti  efektif  dalam mengidentifikasi pola pembelian. Selain itu, Algoritma  Apriori  memiliki  alur  kerja  yang  mudah dipahami.

## 4.4.2. Generating a Test Design
Tahap  ini  merupakan  tahap  sampling  pada Algoritma  Apriori  yaitu  menjadikan  daftar  –  daftar yang ada pada data tabular membuat sebuah kombinasi apa  saja  yang  dapat  terkait  pada  data  sebelumnya. Proses  untuk  mendapatkan  hasil  sampling  ini menggunakan Google Colab dengan fungsi ‘intertools.combinations’ Hasil Tahapan sampling ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tahapan Sampling
4.4.3. Building the Models
Pada  pemodelan  ini  melakukan  sebuah perhitungan  pada  Analisis  Pola  Frekuensi  Tinggi ( High Frequency Pattern Analysis ) dan Pembentukan Aturan Asosiasi ( Establishment  of Association  Rule ). Penelitian  ini  melakukan  pengujian  dengan  nilai minimal support sebesar 0,1% untuk menemukan pola –  pola  potensial  apa  saja  yang  terkait  pada  data tersebut  seperti  pada  teknik  sampling.  Perhitungan tersebut  dapat  direkomendasikan  dengan  memulai perhitungan  yang  paling  rendah  untuk  menemukan sebanyak mungkin pada pola potensial sehingga pola
yang  diketahui  dapat  ditingkatkan  nilai  pola potensinya  dengan  melakukan  filterisasi  pola  yang paling efektif, signifikan, dan relevan.
Tabel 4. Hasil Perhitungan 1 Itemset Items Support (%) MAKANAN 42.2261 MINUMAN 40.8127 PERALATANRUMAHTANGGA 25.265 BUMBU 24.735 OBAT 24.735 ANTISEPTIC 14.311 ALATTULISKERJA 13.7809 KOSMETIK 13.2509
Berdasarkan  Tabel  4.  hasil  nilai support berada pada  angka  nilai  lebih  dari  10%.  Maka  dari  itu  hasil dalam  menentukan  nilai  minimal support dapat menggunakan threshold sebesar 10%. Saat menentukan  nilai  minimal confidence maka  untuk pengujian ini ditentukan dengan melakukan target uji coba  dengan  nilai  minimal confidence sebesar  50% karena  nilai  tersebut  ditetapkan  sebagai  nilai default atau  nilai  terendah  untuk  menentukan  nilai  minimal confidence.
Setelah  menghitung  hasil  dari  pola  frekuensi tinggi 1- itemset maka langkah selanjutnya menentukan  nilai  perhitungan  yang  didapatkan  dari kombinasi  2- itemset dengan  nilai  minimum support sebesar 10% .
Tabel 5. Hasil Perhitungan 2 Itemset Item Support (%) Antecedents Consequent MAKANAN MINUMAN 22.9682 MAKANAN BUMBU 21.9081 MINUMAN BUMBU 11.4841 PERALATANRUMAHTANGGA ALATTULISKERJA 11.1307 MINUMAN OBAT 10.9541 OBAT ANTISEPTIC 10.7774 PERALATANRUMAHTANGGA KOSMETIK 10.424
Tabel  5.  diatas  merupakan  sebuah  hasil penghitungan  pola  frekuensi  tinggi  2 itemset yang menghasilkan  7  kombinasi  jenis  produk  dengan minimal support sebesar  10%,  didapatkan  nilai support  tertinggi  pada  jenis  produk  ini  adalah kombinasi produk ”MAKANAN” dan “MINUMAN” dengan  nilai  22.9682%.  Maka  nilai  22,9682%  dari keseluruhan  transaksi  mengandung  jenis  produk “MAKANAN” dan “MINUMAN”.
Setelah  menghitung  hasil  dari  pola  frekuensi tinggi 2 itemset maka langkah selanjutnya menentukan nilai  perhitungan  yang  didapatkan  dari  kombinasi  3 itemset dengan nilai minimum support sebesar 10% .
Tabel 6. Hasil Perhitungan 3 Itemset Item
Support (%) Antecedents Consequent BUMBU, MINUMAN MAKANAN 11.4841
Berdasarkan  pada  hasil  Tabel  6.  diatas, didapatkan  hasil  analisis  pola  frekuensi  tinggi  3 itemset yang menghasilkan 1 kombinasi atau pasangan jenis produk dengan nilai minimal support 10%. Nilai support tersebut  mendapatkan  hasil  jenis  produk “BUMBU”,”  MINUMAN  ”  dan  “  MAKANAN  ” dengan  nilai  sebesar  11,4841%.  Hasil  pola  frekuensi tinggi pada 4- itemset tidak didapatkan hasil yang baru sehingga tidak ada kombinasi antara 4- itemset.
Saat  didapatkan  hasil  iterasi  maksimum  pada data dan menghasilkan banyak kombinasi dari 1  – 3- itemset maka  langkah  selanjutnya  adalah  pemodelan adalah  menghitung  aturan  asosiasi  dengan  nilai minimal confidence sebesar 50%.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Confidence Item Confidence (%) Antecedents Consequent BUMBU, MINUMAN MAKANAN 93.8462 BUMBU MAKANAN 86.7133 KOSMETIK PERALATANRUMAHTANGGA 80.8219 ALATTULISKERJA PERALATANRUMAHTANGGA 78.7500 ANTISEPTIC OBAT 78.2051 MINUMAN MAKANAN 56.0345 MAKANAN MINUMAN 53.4979 MAKANAN BUMBU 51.0288
Berdasarkan  Tabel  7.  dapat  dikatakan  bahwa  aturan asosiasi yang sudah ditetapkan dengan nilai minimum confidence mendapatkan  8  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat yang ditentukan.

## 4.5.  Evaluation
Pada  tahap Evaluation merupakan  tahap checking pada  pemodelan  apakah  model  tersebut dipastikan  sudah  berjalan  dengan  benar,  signifikan, dan mencapai keberhasilan dalam proses data mining.

## 4.5.1. Evaluating the Results
Evaluasi yang digunakan untuk menilai aturan asosiasi  yang  telah  terbentuk  adalah  pengujian  lift ratio. Fungsinya adalah untuk mengukur ketepatan dan kecermatan  ( support dan confidence )  agar  hasil pengukurannya dapat dipercaya sepenuhnya [14].
Tabel 8. Hasil Perhitungan Lift Ratio Item Lift Ratio Antecedents Consequent ANTISEPTIC OBAT 3.254713 KOSMETIK PERALATANRUMAHTANGGA 3.221493 ALATTULISKERJA PERALATANRUMAHTANGGA 3.138908 BUMBU, MINUMAN MAKANAN 2.185882 BUMBU MAKANAN 2.019742 MAKANAN BUMBU 2.019742 MAKANAN MINUMAN 1.305165 MINUMAN MAKANAN 1.305165 MAKANAN BUMBU 2.019742
Maka  dengan  sebuah  aturan lift  ratio, Tabel  8. diatas  dapat  diartikan  bahwa  nilai lift  ratio tertinggi ada pada jenis produk “ANTISEPTIC” dan “OBAT” yaitu  dapat  diartikan  dengan  orang  yang  membeli “ANTISEPTIC”  3.254713  kali.  Nilai  terendah didapatkan  pada  jenis  produk  “MINUMAN”  dan “MAKANAN”  yaitu  dengan  nilai  sebesar  1.305165. Hasil  evaluasi  berdasarkan  perhitungan lift  ratio menunjukkan  bahwa  kedelapan  kombinasi  aturan tersebut adalah valid.
4.5.2. Determining the Next Step
Pada  tahap  ini  adalah  tahap  pengambilan keputusan  untuk  menunjukkan  bahwa  langkah selanjutnya  perlu  diputuskan  atau  diidentifikasi berdasarkan  informasi  atau  situasi  yang  ada  pada penelitian ini.
Tabel 9. Tahapan Pengambilan Keputusan
No Association Rules Confidence (%) 1 Jika membeli “BUMBU” dan “MINUMAN” maka membeli “MAKANAN”. 93.8462 2 Jika membeli “BUMBU” maka membeli “MAKANAN”. 86.7133 3 Jika membeli “KOSMETIK” maka membeli “PERALATAN RUMAH TANGGA”. 80.8219 4 Jika membeli “ALAT TULIS KERJA” maka membeli “PERALATAN RUMAH TANGGA”. 78.7500 5 Jika membeli “ANTISEPTIC” maka membeli “OBAT”. 78.2051 6 Jika membeli “MINUMAN” maka membeli “MAKANAN”. 56.0345 7 Jika membeli “MAKANAN” maka membeli “MINUMAN”. 53.4979 8 Jika membeli “MAKANAN” maka membeli “BUMBU”. 51.0288
Dari  Tabel  9.  adanya  hasil  dari  aturan  yang dihasilkan  yaitu  berupa  analisis  sebagai  optimalisasi tata  letak  Minimarket  Hugo,  maka  hasil  analisis  ini
akan  sebagai  acuan  untuk  mengoptimalisasikan  tata letak pada Minimarket Hugo.
4.6. Deployment
Pada  tahap  terakhir  ini  mengacu  pada  proses menerapkan  atau  meluncurkan  produk,  layanan, perangkat  lunak,  atau  sistem  ke  lingkungan operasional  atau  produksi.  Maka  dari  itu  proses  ini adalah  proses  diterapkannya  optimalisasi  tata  letak pada Minimarket Hugo. Dengan menggunakan acuan dari aturan asosiasi maka dapat ditentukan optimalisasi tata  letak  jenis  produk  dengan  contoh  cara  sebagai berikut:
a. Sebelumnya  jenis  produk  yang  sering  dibeli adalah  jenis  produk  “MAKANAN”.  Maka  dari itu  benchmark  atau  acuan  dari  jenis  produk tersebut adalah jenis produk “MAKANAN”
b. Pada  pembelian  jenis  produk  “BUMBU”  dan “MINUMAN”  maka  para  konsumen  akan membeli jenis produk “MAKANAN”. Maka dari itu  jenis  produk  “BUMBU”  dan  “MINUMAN” dapat  terletak  berdekatan  dengan  jenis  produk “MAKANAN”.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan yaitu  maka  terdapat  beberapa  hal  yang  dapat disimpulkan  yaitu  Penerapan market  basket  analysis dengan  metode  asosiasi  menggunakan  Algoritma Apriori  untuk  mengoptimalisasi  tata  letak  pada  jenis produk  yang  ada  pada  Minimarket  Hugo  ini menghasilkan  sebuah  aturan  asosiasi  yang  baru sebagai bahan pertimbangan dari pemilik Minimarket Hugo  untuk  melakukan  penataan  ulang  jenis  produk yang ada pada Minimarket Hugo. Hasil evaluasi pada penelitian ini mendapat 8 aturan yang baru pada teknik asosiasi  menggunakan  Algoritma  Apriori.  Dengan hasil  tersebut  hasil  semua  aturan  memiliki  nilai  lift ratio  yang  lebih  dari  sama  dengan  satu.  jenis  produk “MAKANAN”  akan  menjadi  sebuah  pusat  utama untuk melakukan strategi penataan tata letak pada jenis produk  yang  ada  di  Minimarket  Hugo  dengan dikuatkan  dari  hasil  transaksi  dari  jenis  produk “MAKANAN”  ini,  dimana  42.2261%  produk  yang terjual adalah jenis produk berkategori “MAKANAN.”.  Saran  dari  penelitian  ini  adalah diharapkan penelitian selanjutnya menyertakan penggunaan  algoritma  lainnya  untuk  dilakukan perbandingan untuk mendapatkan sebuah pengalaman dan informasi yang baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C. R. Artsitella, A. R. Apriliani, And S. Ashari, “Penerapan Association Rules - Market Basket Analysis  Untuk  Mencari  Frequent  Itemset Dengan  Algoritma  Fp-Growth,” Jurnal  Al- Azhar Indonesia , Vol. 6, No. 2, Pp. 61–69, 2021.
[2]  A.  Prasetyo,  N.  Musyaffa,  And  R.  Sastra, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Analisis Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  Dapoerin’s),” Jurnal Khatulistiwa Informatika , Vol. 8, No. 2, Pp. 94–99, 2020.
[3]  A.  Ansani,  “Analisis  Tata  Letak  Pasar Tradisional Berdasarkan Pola Perilaku Pembelian Dengan Metode Association Rules – Market Basket Analysis (Ar-Mba) (Studi Kasus: Pasar Rejodani Sleman),” Yogyakarta, 2022.
[4]  F. Mardianti And R. Fauzi, “Algoritma Apriori Dalam  Menentukanpola  Konsumen  Terhadap Tata  Letak  Barang,” Jurnal  Comasie ,  Vol.  3, No. 1, Pp. 130–139, 2020.
[5]  C. Wulandari, Rudiyanto, And M. R. B. S. Jaya, “Redesign  Tata  Letak  Produk  Berdasarkan Perilaku  Pembelian  Konsumen   Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Klik: Kajian Ilmiah Informatika  Dan  Komputer ,  Vol.  4,  No.  3,  Pp. 1906–1913, 2023.
[6]  B. Musa And J. J. Rotinsulu, “Pengaruh Produk, Harga,  Promosi,  Lokasi  Terhadap  Omzet Penjualan  Telur   Ayam  Pada  Pt.  Pandu  Prima Manado,” Jurnal  Emba ,  Vol.  7,  No.  3,  Pp. 2701–2710, 2019.
[7]  B. Hermanto, M. Yusman, And Nagara, “Sistem Informasi Manajemen Keuangan Pada Pt. Hulu Balang   Mandiri  Menggunakan  Framework Laravel,” Jurnal Komputasi , Vol. 7, No. 1, Pp. 17–79, 2019.
[8]  U.  Rahardja,  Q.  Aini,  M.  Yusup,  And  A. Edliyanti,  “Penerapan  Teknologi  Blockchain Sebagai  Media  Pengamanan  Proses  Transaksi E-Commerce,” Cess  (Journal  Of  Computer Engineering System And Science) , Vol. 5, No. 1, Pp. 28–32, 2020.
[9]  M.  Finthariasari,  S.  Ekowati,  And  R.  Krisna,
“Pengaruh Kualias Produk, Display Layout, Dan Variasi Produk Terhadap Kepuasan Konsumen ,” Jurnal Ekombis , Vol. 8, No. 2, Pp. 149–159, 2020.
[10]  F.  N.  Dhewayani,  D.  Amelia,  D.  N.  Alifah,  B. N. Sari, And M. Jajuli, “Implementasi K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokkan   Daerah Rawan  Bencana  Kebakaran  Menggunakan Model   Crisp-Dm,” Jurnal  Teknologi  Dan Informasi  (Jati) ,  Vol.  12,  No.  1,  Pp.  64–77, 2022.
[11]  D.  P.  Mulya,  “Analisa  Dan  Implementasi Association  Rule   Dengan  Algoritma  Fp- Growth   Dalam  Seleksi  Pembelian  Tanah Liat  (Studi Kasus Di Pt. Anveve Ismi Berjaya),” Jurnal  Teknologi Dan Sistem Informasi  Bisnis , Vol. 1, No. 1, Pp. 47–57, 2019.
[12]  I.  Qoni’ah  And  A.  T.  Priandika,  “Analisis Market Basket Untuk Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori   (Studi  Kasus:  Tb.  Menara),” Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  (Jtsi) ,  Vol.  1, No. 2, Pp. 26–33, 2020.
[13]  Irfan,  M.  A.  Muthalib,  And  S.  Meliala, “Pengiraan Pose Model Manusia Pada Repetisi Kebugaran  Ai   Pemograman  Python  Berbasis Komputerisasi,” Infotech Journal , Vol. 9, No. 1, Pp. 11–19, 2023.
[14]  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,”
Informatics  Journa ,  Vol.  7,  No.  1,  Pp.  38–45, 2022.