MENGGUNAKAN METODE MARKET BASKET ANALYSIS
PADA PERBAIKAN LAYOUT DALAM ASSOCIATION
RULES DI MINIMARKET ALFAMART JALAN DAMAI,
SLEMAN, YOGYAKARTA
Muhammad Havis Yusuf (10522287), Aryo Jati Kuncoro (105222304)
Praktikum Analisa Keputusan dan Data Mining Teknik Industri FTI UII
ABSTRAK
Nowadays, competition in the retail store bussiness is very tight so that necessary to determines a strategies in order to increase competitiveness, one of which is to determine the pattern of consumer behavior. Market basket analysis is one kind method to determine the pattern of consumer behavior, the market basket analysis can be seen buying patterns when customers buy products that are purchased at the same time so that the management can make changes of layout in the store that can increase the amount of sales of products less
desirable.From this research conducted in Alfamart minimarket on Jalan Damai, Ngaglik, Sleman obtained a
rule that consumers who make purchases at department 4 (personal care) and department 9 (drugs) then most likely will buy the product in 10 departments (household goods) with confidence value of 50%, support value of 3, and lift ratio of 5.
Kata Kunci: Layout, Market Basket Analysis, Support, Confidence, Lift Ratio.
PENDAHULUAN
Perkembangan usaha ritel atau pasar eceran yang begitu pesat, berdampak semakin tingginya persaingan memperebutkan pangsa pasar pada dunia usaha saat ini. Perusahaan yang ingin berhasil dalam persaingan pada era saat ini harus memiliki strategi perusahaan yang dapat memahami perilaku konsumen. Perusahaan yang baik adalah yang memahami betul siapa konsumennya dan bagaimana mereka berperilaku. Pemahaman mengenai siapa
konsumennya akan menuntun para pengusaha kepada keberhasilan. Di era sekarang ini
pertumbuhan pada sektor ritel menyebabkan semakin ketatnya persaingan yang terjadi antara para pengusaha ritel. Data satistik menyatakan bahwa angka pertumbuhan usaha ritel di Indonesia menempati urutan kedua se-Asia Pasifik dengan angka pertumbuhan 14-15 persen per tahun
Minimarket Alfamart merupakan salah satu toko ritel yang menjual berbagai kebutuhan pokok sehari-hari seperti makanan dan minuman, peralatan rumah tangga, kebutuhan pribadi, dan lain-lain. Alfamart saat ini banyak sekali terdapat di kota-kota bahkan hingga ke pelosok Indonesia, pada tahun 2010 terdapat lebih dari 3500 gerai Alfamart yang tersebar di seluruh Indonesia, dengan jumlah gerai yang banyak maka masyarakat dapat dengan mudah berbelanja di minimarket tersebut, sehingga diperlukan sebuah analisis perilaku konsumen yang dilakukan oleh pengusaha minimarket Alfamart untuk nantinya dapat merumuskan strategi bisnis yang berguna untuk meningkatkan profit/ keuntungan usaha ritel tersebut.
Dalam menyusun strategi bisnis tersebut pengusaha dapat melakukan analisis dengan mempelajari pola perilaku konsumen. Pola tersebut dapat diketahui dengan memanfaatkan data transaksi yang kemudian diolah untuk mendapatkan pola dari barang
positif bagi peningkatan kinerja proses bisnis tersebut yang berujung pada peningkatan keuntungan dari bisnis tersebut. Salah satu metode yang seringkali digunakan adalah metode asosiasi atau association rule. Data-data yang dihasilkan dari proses penjualan/ data transaksi diolah dengan association rule untuk mengetahui informasi keterkaitan pembelian
produk yang dilakukan oleh pembeli. Di dalam bidang usaha ritel metode association rule
ini lebih dikenal dengan istilah Analisa Keranjang Belanja atau Market Basket Analysis. Market Basket Analysis adalah suatu metodeanalisa atas perilaku konsumen secara spesifik dari suatu golongan / kelompok tertentu. Sumber data dari market basket analysis dapat bersumber dari daftar transaksi pelanggan, yaitu struk belanja pembelian suatu barang
oleh konsumen. Market basket analysis umumnya dimanfaatkan sebagai titik awal
pencarian pengetahuan dari suatu transaksi data ketika kita tidak mengetahui pola spesifik apa yang kita cari. Proses ini dapat menganalisis pola pembelian pelanggan dengan cara menemukan hubungan antara produk-produk yang berbeda yang dibeli oleh konsumen dalam keranjang belanjanya secara bersamaan dalam satu kali transaksi, sebagai contoh apabila pelanggan membeli roti dan susu maka biasanya ia juga membeli keju. Sehingga sebuah toko ritel dapat menggunakan informasi ini untuk nantinya dapat dimanfaatkan oleh pengusaha toko ritel tersebut untuk mengembangkan strategi pemasaran dengan melihat produk-produk mana saja yang kemungkinan dibeli secara bersamaan oleh konsumen dalam satu kali transaksi, salah satu strategi yang dapat dilakukan adalah dengan menata ulang
layout pada toko ritel.
Rumusan masalah
Rumusan masalah pada analisis ini adalah:
1. Bagaimana hubungan asosiatif yang terjadi antar item di minimarket Alfamart Jalan Damai ?
2. Bagaimanakah solusi permasalahan layout untuk penempatan produk pada minimarket
Alfamart Jalan Damai berdasarkan analisis AR-MBA ?
TINJAUAN PUSTAKA
Definisi dan Konsep Market Basket Analysis
Market Basket Analysis merupakan salah satu metode atau teknik yang sering digunakan dan paling bermanfaat untuk lingkungan marketing. Tujuan dari Market Basket Analysis ini adalah untuk menentukan produk manakah yang pelanggan beli dalam waktu bersamaan, di mana nama dari metode ini diambil dari kebiasaan pelanggan menaruh barang mereka ke
keranjang atau kedalam daftar belanja (market basket). Dengan mengetahui produk
manakah yang dibeli secara bersamaan akan dapat sangat membantu pengusaha toko ataupun perusahaan lainnya. Sebuah toko juga dapat menggunakan informasi ini untuk menempatkan produk yang sering terjual secara bersamaan di dalam satu area atau kategori,
sehingga pengusaha toko dapat merubah layout dari toko mereka.
Definisi dan Konsep Association Rule
Association rule merupakan sebuah aturan tertentu atau rules yang menyatakan sebuah hubungan korelasi antara tingkat kemunculan beberapa atribut dalam sebuah
database. Association Rule adalah bentuk jika “kejadian sebelumnya” kemudian
“konsekuensinya”. (IF antecedent, THEN consequent). Bentuk umum dari association rules
membeli produk A dan C juga mempunyai kecenderungan untuk membeli produk B dan D.
Salah satu masalah dalam pencarian asoociation rule adalah sangat banyaknya
kemungkinan ditemukannya rules yang belum tentu merupakan rules yang baik dan dapat dipercaya Untuk mengetahui mana rule yang baik maka terdapat suatu parameter untuk menilai kualitas dari association rules yang akan dihasilkan, yaitu support, confidence, dan
improvement/ lift ratio (Firdhana, 2005). Bersamaan dengan perhitungan aturan support dan
confidence. Pola asosiasi menjadi salah satu fungsionalitas yang paling menarik dalam penggalian data (Kumar dan Wahidabanu, 2007)
Support dan Confidence
Support merupakan prosentase dari record-record yang mengandung kombinasi dari item dibandingkan dengan jumlah total dari record-record. Dengan kata lain support
merupakan probabilitas sebuah transaksi yang mengandung item A dan B dengan bentuk association rules adalah A->B, misalnya support item A dan B adalah sebesar 0,4 maka dapat dikatakan 40% dari total transaksi di database memuat item A dan B. Meskipun
begitu, support merupakan proses pengukuran kualitas association rule yang belum
komplit. Akan timbul pertanyaan apakah nilai support 40% dari sebuah kombinasi item A
dan B merupakan rule yang baik ? Hal ini mungkin mempunyai arti bahwa 40% dari semua
pelanggan membeli kedua item A dan B, dan tidak ada satupun yang membeli item B tanpa
membeli item A. Pada kasus tersebut nilai confidence sebesar 100% karena konsumen yang
membeli item A pasti juga akan membeli item B secara bersamaan. Sehingga confidence
dari sebuah association rule adalah support dari kombinasi atau keseluruhan dibagi dengan
support untuk kondisi ( if ).
Kedua nilai support dan confidence merupakan parameter yang digunakan untuk
menentukan apakah sebuah rule baik atau tidak. Akan tetapi, terdapat beberapa saat bahwa
kedua perhitungan tersebut menghasilkan rule yang tidak valid, meskipun keduanya
mempunyai nilai yang tinggi. Oleh karena itu ada satu parameter yang digunakan untuk mengetahui apakan rule tersebut valid atau tidak, parameter ini disebut Improvement/ Lift Ratio. Rule yang baik dan valid dapat dilihat dari nilai lift rationya yang berjumlah ≥ 1.
Algoritma apriori adalah suatu algoritma yang sudah sangat dikenal dalam
melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik association rule
(Moertini, Veronika dan Marsela Yulita. 2007). Algoritma Apriori menggunakan knowledge
mengenai frequent itemset yang telah diketahui sebelumnya, untuk memproses informasi
selanjutnya. Pada algoritma apriori untuk menentukan kandidat-kandidat yang mungkin
muncul dengan cara memperhatikan minimum support. Adapun dua proses utama yang dilakukan dalam algoritma Apriori, yaitu :
1. Join (penggabungan). Pada proses ini setiap item dikombinasikan dengan item yang lainnya sampai tidak terbentuk kombinasi lagi.
Support = p(A ∩ B ) = Jumlah Transaksi Yang Memuat A Dan B Total Jumlah Transaksi
Confidence = P(B / A) = Support (A∩B)
Software Microsoft Excel dan XLMiner
Microsoft Excel adalah General Purpose Electronic Spreadsheet yang bekerja dibawahSistem Operasi Windows.Microsoft Excel dapat digunakan untuk menghitung
angka-angka,bekerja dengan daftar data, dan menganalisa data-data serta
mempresentasikannya ke dalam bentukgrafik/diagram.
XlMiner merupakan sebuah software yang digunakan untuk melakukan data mining secara matematis didalam excel. XLMiner menyediakan solusi yang statistik untuk memecahkan masalah dalam data mining. Software ini dapat memuat klasifikasi, regresi pohon , neural networks, association rule, metode jarak terdekat.
Kajian Induktif
Dalam melakukan penelitian ini juga mengkaji beberapa karya tulis diantaranya adalah pada sebuah jurnal yang berjudul “Penerapan Metode Market Basket Analysis Pada Situs Web E-Commerce” yang ditulis oleh Medina Gemala pada tahun 2010 menjelaskan tentang salah
satu kegunaan Association Rule dengan penggunaan analisis Market Basket untuk
mengetahui perilaku konsumen pada situs web e-commerce sehingga dapat mengetahui
produk-produk apa saja yang dibeli oleh konsumen dan pola pembelian produk-produk yang dilakukan oleh konsumen tersebut. Dalam penelitian tersebut peneliti menggunakan algoritma apriori dalam pencarian association rulenya dan hasil dari penelitian tersebut dapat digunakan oleh pihak manajemen untuk mengatur layout pada katalog yang sesuai dengan karakteristik konsumen. Perbedaannya dengan penelitian kami adalah objek penelitiannya, dimana pada jurnal tersebut objeknya adalah e-commerce atau yang lebih
dikenal dengan toko online sedangkan pada penelitian kami adalah toko ritel, yaitu berupa
minimarket dan hasil dari penelitian kami dapat menjadi input dalam melakukan penataan
layout tata letak produk-produk yang dijual.
Selain itu juga mengkaji karya tulis lain yang berupa jurnal yang berjudul “Analisis
Keranjang Pasar Dengan Algoritma Hash-Based Pada Data Transaksi Penjualan Apotek”
yang ditulis pada tahun 2004 oleh Marsela Yulita dan Veronica S Moertini menjelaskan
tentang penggunaan algoritma hash-based untuk mengetahui pola pembelian obat oleh
konsumen. Pada penelitian tersebut, pengambilan data juga dibedakan menjadi 3 periode, yaitu pada 3 hari di minggu pertama, 3 hari di minggu kedua dan, 3 hari pada minggu ketiga karena peneliti berkeyakinan bahwa perbedaan periode tersebut akan menghasilkan pola pembelian yang berbeda pula. Hasil dari penelitian tersebut adalah pola pembelian yang berbeda di tiap periode pengambilan data. Selain itu peneliti juga menyimpulkan bahwa
algoritma hash-based berkinerja lebih baik dibandingkan dengan algoritma apriori.
Perbedaan dengan penelitian yang kami lakukan adalah dalam pengambilan data transaksi hanya dalam 1 periode waktu saja, dan juga algoritma yang digunakan adalah algoritma apriori.
METODE PENELITIAN Objek Penelitian
Dalam penelitian Association Rule – Market Basket Analysis ini yang menjadi objek penelitiannya adalah Minimarket Alfamart yang berlokasi di Jl. Damai, Prujakan RT. 01, Ngaglik, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta.
memenuhi syarat pre-processing data yaitu tidak menggunakan data transaksi yang gagal, tidak menggunakan data transaksi yang hanya terdapat satu item, dan juga tidak menggunakan data transaksi yang hanya terdapat departemen yang sama dalam satu transaksi. Diharapkan sampel yang digunakan dalam analisis cluster dapat mewakili populasi yang ada, karena analisis ini menjadi baik jika sampel representatif. Sampel yang bersifat representatif terhadap populasi ini juga kami yakini unutk menambah harapan dapat mewakili populasi.
Tahapan Penelitian
Tahap dalam melakukan penelitian yaitu mencari rumusan masalah terhadap tempat yang menjadi penelitian dari penataan layout produk, lalu melakukan observasi terhadap tempat penelitian secara langsung di Alfamart Jalan Damai dimana tahap pengumpulan struk belanja dilakukan, kemudian penataan layout produk awal diamati untuk menjadi perbandingan dengan penataan layout baru, setelah didapatkan data sebanyak 100 struk
belanja dari konsumen maka dilakukan rakapitulasi data dan pre-processing data, dari data
yang sudah direkapitulasi maka dilakukan pengolahan dan perhitungan menggunakan
SOFTWARE XLMINER dengan mencari hasil dari rule yang terbentuk. Masing-masing
rule yang didapat kemudian dianalisis untuk melihat produk mana saja yang menjadi
konsumen behaviour. Setelah itu kemudian membuat layout rekomendasi berdasarkan hasil
Rekapitulasi Dari Pengumpulan data
Tabel 1. Rekapitulasi 100 Struk Belanja
ID
Transaksi Jenis Barang
1 sari roti sampoerna aqua botol
2 top 3 in 1 ultra uht sari roti antangin
3
MM
nutriboost sampoerna pocari sweat ultra teh
4 formula sg you c 1000
5
fisherman
ex salonpas strepsils
6 sampoerna aqua botol
7 ades botol chitato cheetos
8 a cot buds sampoerna
9 sari roti telur
10 djarum you c 1000
12
pocari
sweat softex sampoena
13 freshtea dunhill
14 milo gg merah
15 sari roti gillette strepsils antangin
16 miwon teh a cot buds
17 big cola tanggo
18 kenko pilot
happydent
white
19 big cola marlboro
20 walls club mild
21 walls lotte
22 rexona pisau
23 gg merah big lemon
24
pucuk
25 big cola ns chrispy
26 marlboro twister ultra teh
27 paramex aqua botol
28 sampoerna tabloid pulsa
29 tessa mitra pouch
30 djarum mitra pouch
31 sampoerna sosro teh
32 gg merah big cola
33
sinde
jambu walls
34 sinde nisin wafer
35 indomie gerry
36 nescafe selamat
37 gg merah pulpy
39 indomie sampoerna
40 sari roti aqua botol
41 milo kit kat fitbar nuts
42
pocari
sweat sari roti djarum
43 indomie telur milo
44
vegeta
herbal kopiko
45 daia softex
46 aqua botol fullo
47 indomie aqua botol
48
paroti
tawar meses aqua botol
49 sari roti kurang asem
50 dji sam soe walls
52
attack
softener vita sunny
53 aqua botol red mild sedap mie roti tawar
54 kopi abc
kapal api
ginseng cap botol hijau
aqua
botol
55 nescafe clas mild frestea red mild
56 bear brand enervon c fatigon
57 roti tawar sosro teh
58
tropical
pouch indomie you c 1000
59 pond's milo
60 sampoerna tessa
61
s-26
promil beng beng
62 indomie telur royco pepsodent
63 oral-b H&S milo
65 kis grape tessa
66 marlboro pocari sweat
67 nescafe ultra teh sari roti
68 sampoerna
cocktail
lighter chitato
69 indomie floridina susu bendera
70 ultra teh materai
71 walls take-it
72 oreo gillette
73
mitra
pouch pixy
74 marlboro beng beng
75 selamat aqua gelas
76 happytos dettol kraft cake
tolak
angin paroti yupi viva daia
78
bendera
uht voltaren biore
79 marina shinzui sugus walls
80 a cot buds downy loreal
81 aqua botol antangin tanggo
82 teh tong tji gerry
83 sampoerna frozz
neo
hormoviton kraft cake
84 aqua botol boncabe chitato
french
fries
85
attack
softener biore sunsilk pepsodent
86 ultra uht supermi roma biskuit marlboro
sari roti
pocari
sweat sampoerna
clear
shampoo smax esco futami
87 nyam-nyam cap botol hijau bebelac 88 laurier sasa
89 tolak angin sampoerna
90 indomie
indofood
sambal aqua botol
91 marlboro baby oil sari roti
92
mamy
poko sari roti loreal
shampoo
cussons
93 marlboro sari roti meses goodtime walls
silverque
en buavita
94 shinzui cussons kapas oreo
95 pepsodent vaseline elips vitamin
96 indomie vitacimin salonpas
susu bendera indofo od sambal caplang kayu putih 97 lucky
strike koyo cabe baygon
clear
shampoo
98 vicks teh nu
kino larutan
penyegar
100 greensands pond's
Tabel 2. Informasi Departemen
Data Departemen
Departemen 1 makanan
Top 3 in 1, tanggo, lotte, silverqueen, ns chrispy, twister, nisin wafer, gerry, selamat, kit kat, fitbar nuts, fullo, jo'e jelly, beng beng, take-it, oreo, kraft cake, roma biskuit, nyam-nyam, goodtime
Departemen 2 minuman
Aqua botol, mm nutriboost, pocari sweat, ultra teh, you c 1000, ades botol, freshtea, milo, miwon teh, big cola, big lemon, pucuk harum teh, sosro teh, sinde, nescafe, pulpy, ultra uht, bear brand, aqua gelas, bendera uht, esco, futami, buavita, teh nu, kino larutan penyegar, greensands
Departemen 3 snack chitato, cheetos, happytos, french fries, smax,
Departemen 4
perlengkapan pribadi
formula SG, a cot buds, softex, gillette, rexona, tessa, vitta sunny, pond's, pepsodent, oral-b, H&S, pixy, dettol, viva, biore, marina, shinzui, loreal, sunsilk, clear shampoo, laurier, baby oil, mamy poko, cussons, kapas, vaseline
Departemen 5 kebutuhan rt
telur, indomie, sedap mie, supermi, mitra pouch, kara santan, tropical pouch, royco, boncabe, sasa, indofood sambal
Departemen 6 minuman bubuk kapal api ginseng, kopi abc, cap botol hijau, s-26 promil, susu bendera, teh tong tji, bebelac
Departemen 7 roti sari roti, roti tawar, meses, paroti
Departemen 8 dekat kasir
lighter, materai, lucky strike
Departemen 9 obat
antangin, salonpas, enervon c, strepsils, paramex, vegeta herbal, fatigon, tolak angin, voltaren, neo hormoviton, elips vitamin, vitacimin, caplang kayu putih, koyo cabe, vicks
Departemen 10
perlengkapan
RT vixal blue, pisau, daia, attack softener, vape, glade, downy, baygon
Departemen 11 alat tulis kenko, pilot,
Departemen 12 eskrim Walls
Departemen 13 majalah/koran tabloid pulsa
Departemen 14 permen fisherman ex, happydent white, kurang asem, kis grape, sugus, yupi, frozz, lotte
Tabel 3. Penamaan Departeman
ID
Transaksi Jenis Barang
1 dept 7 dept 8 dept 2
2 dept 1 dept 2 dept 7 dept 9
3 dept 2 dept 8 dept 2 dept 2
5 dept 14 dept 9 dept 9
6 dept 8 dept 2
7 dept 2 dept 3 dept 3
8 dept 4 dept 8
9 dept 7 dept 5
10 dept 8 dept 2
11 dept 10 dept 9
12 dept 2 dept 4 dept 8
13 dept 2 dept 8
14 dept 2 dept 8
15 dept 7 dept 4 dept 9 dept 9
16 dept 2 dept 4
17 dept 2 dept 1
18 dept 11 dept 11 dept 14
20 dept 12 dept 8 21 dept 12 dept 14 22 dept 4 dept 10 23 dept 8 dept 2 24 dept 2 dept 1 25 dept 2 dept 1
26 dept 8 dept 1 dept 2
27 dept 9 dept 2 28 dept 8 dept 13 29 dept 4 dept 5 30 dept 8 dept 5 31 dept 8 dept 2 32 dept 8 dept 2 33 dept 2 dept 12 34 dept 2 dept 1
35 dept 5 dept 1
36 dept 2 dept 1
37 dept 8 dept 2
38 dept 5 dept 5 dept 2
39 dept 5 dept 8
40 dept 7 dept 2
41 dept 2 dept 1 dept 1
42 dept 2 dept 7 dept 8
43 dept 5 dept 5 dept 2
44 dept 9 dept 14
45 dept 10 dept 4
46 dept 2 dept 1
47 dept 5 dept 2
48 dept 7 dept 7 dept 2
50 dept 8 dept 12
51 dept 12 dept 1
52 dept 10 dept 4
53 dept 2 dept 8 dept 5 dept 7
54 dept 6 dept 6 dept 6 dept 2
55 dept 2 dept 8 dept 2 dept 8
56 dept 2 dept 9 dept 9
57 dept 7 dept 2
58 dept 5 dept 5 dept 2
59 dept 4 dept 2
60 dept 8 dept 4
61 dept 62 dept 1
62 dept 5 dept 5 dept 5 dept 4
63 dept 4 dept 4 dept 2
65 dept 14 dept 4
66 dept 8 dept 2
67 dept 2 dept 2 dept 7
68 dept 8 dept 8 dept 3
69 dept 5 dept 2 dept 6
70 dept 2 dept 8 71 dept 12 dept 1 72 dept 1 dept 4 73 dept 5 dept 4 74 dept 8 dept 1 75 dept 1 dept 2
76 dept 3 dept 4 dept 1 dept 9 dept 7 dept 14 dept 4 dept 10
77 dept 2 dept 1
78 dept 2 dept 9 dept 4
80 dept 4 dept 10 dept 4
81 dept 2 dept 9 dept 1
82 dept 6 dept 1
83 dept 8 dept 14 dept 9 dept 1
84 dept 2 dept 5 dept 3 dept 3
85 dept 10 dept 4 dept 4 dept 4
86 dept 2 dept 5 dept 1 dept 8 dept 7 dept 2 dept 8 dept 4 dept 3 dept 2 dept 2
87 dept 1 dept 6 dept 6
88 dept 4 dept 5
89 dept 9 dept 8
90 dept 5 dept 5 dept 2
91 dept 8 dept 4 dept 7
92 dept 4 dept 7 dept 4 dept 4
93 dept 8 dept 7 dept 7 dept 1 dept 12 dept 1 dept 2
95 dept 4 dept 4 dept 9
96 dept 5 dept 9 dept 9 dept 6 dept 5 dept 9
97 dept 8 dept 9 dept 10 dept 4
98 dept 9 dept 2 dept 2
99 dept 2 dept 4 dept 4
100 dept 2 dept 4
Tabel 4. Bilangan Biner
ID
Transaksi Dept 1 Dept 2 Dept 3 Dept 4 Dept 5 Dept 6 Dept 7 Dept 8 Dept 9 Dept 10 Dept 11 Dept 12 Dept 13 Dept 14
1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 6 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
7 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 10 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 11 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 12 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 13 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 14 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 15 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 16 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 19 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
22 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 23 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 24 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 26 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 27 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 28 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 29 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 30 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 31 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 32 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 33 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 34 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 35 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 36 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
37 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 38 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 39 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 40 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 41 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 43 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 44 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 45 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 46 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 47 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 48 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 49 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 50 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 51 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
52 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 53 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 54 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 55 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 56 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 57 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 58 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 59 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 60 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 61 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 62 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 63 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 64 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 66 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
67 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 68 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 69 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 70 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 71 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 72 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 73 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 74 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 75 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 76 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 77 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 78 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 79 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 80 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 81 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
82 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 83 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 84 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 85 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 86 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 87 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 88 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 89 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 90 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 91 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 92 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 93 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 94 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 96 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0
97 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0
98 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
99 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Analisis Hasil Pengolahan Data dari Sudut Pandang Consumer Behaviournya
Hasil dari rekapitulasi data di atas kemudian dilakukan pengolahan data menggunakan
softwareXL Miner. XlMiner merupakan sebuah software yang digunakan untuk melakukan data mining secara matematis didalam excel. XLMiner menyediakan solusi yang statistik untuk memecahkan masalah dalam data mining. Software ini dapat memuat klasifikasi, regresi pohon , neural networks, association rule, metode jarak terdekat. Hasil pengolahan data bisa dilihat sebagai berikut.
Tabel 5. Data
Data
Input Data Sheet3!$C$2:$P$102
Data Format Binary Matrix
Minimum Support 3
Minimum Confidence % 50
# Rules 13
Overall Time (secs) 1
Pada tabel 5 diatas ditentukan minimum support sebesar 3 pada software XL Miner. Hal ini
berarti jumlah kominasi item tersebut minimal ada 3 dalam total seluruh belanja (100 struk). Dan minimum confident sebesar 50% berarti kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif memiliki nilai kepastian minimal 50%. Dari hasil perhitungan software terbentuk 13 rules. Tabel 6. Rule Rule # Conf. % Antecedent (a) Consequent (c) Support (a) Support(c) Support( a U c) Lift Ratio
1 50 Dept 4, Dept 9=> Dept 10 6 10 3 5
2 80 Dept 10=> Dept 4 10 31 8 2,58064
3 75 Dept 10, Dept 9=> Dept 4 4 31 3 2,41935
4 60 Dept 6=> Dept 1 5 25 3 2,4
5 83,33 Dept 7, Dept 8=> Dept 2 6 56 5 1,48809
7 75 Dept 1, Dept 7=> Dept 2 4 56 3 1,33928
8 62,5 Dept 7=> Dept 2 16 56 10 1,11607
9 60 Dept 3=> Dept 2 5 56 3 1,07142
10 60 Dept 1, Dept 8=> Dept 2 5 56 3 1,07142
11 58,82 Dept 8=> Dept 2 34 56 20 1,05042
12 56 Dept 1=> Dept 2 25 56 14 1
13 52,94 Dept 5=> Dept 2 17 56 9 0,94537
Pada tabel 6 di atas bisa dilihat rule 1 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 4 dan dept 9 punya kemungkinan 50% untuk juga membeli barang di dept 10 dengan support dept 4 dan dept 9 sebesar 6 yang berarti 6 kali dari 100 transaksi atau 6% dari
database transaksi; support dept 10 sebesar 10 yang berarti 10 kali dari 100 transaksi atau 10% dari database transaksi; support a dan c sebesar 3 yang berarti 3 kali dari 100 transaksi atau 3% dari database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 5 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 2 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 10 punya
kemungkinan 80% untuk juga membeli barang di dept 10 dengan support dept 10 sebesar
10 yang berarti 10 kali dari 100 transaksi atau 10% dari database transaksi; support dept 4 sebesar 31 yang berarti 31 kali dari 100 transaksi atau 31% dari database transaksi; support
a dan c sebesar 8 yang berarti 8 kali dari 100 transaksi atau 8% dari database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 2,58 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 3 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 10 dan dept 9
punya kemungkinan 75% untuk juga membeli barang di dept 4 dengan support dept 10 dan
dept 9 sebesar 4 yang berarti 4 kali dari 100 transaksi atau 4% dari database transaksi;
support dept 10 sebesar 31 yang berarti 31 kali dari 100 transaksi atau 31% dari database
transaksi; support a dan c sebesar 3 yang berarti 3 kali dari 100 transaksi atau 3% dari
database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 2,41 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 4 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 6 punya kemungkinan 60% untuk juga membeli barang di dept 1 dengan support dept 6 sebesar 5 yang berarti 5 kali dari 100 transaksi atau 5% dari database transaksi; support dept 1 sebesar 25 yang berarti 25 kali dari 100 transaksi atau 25% dari database transaksi; support
a dan c sebesar 3 yang berarti 3 kali dari 100 transaksi atau 3% dari database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 2,4 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 5 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 7 dan dept 8 punya kemungkinan 83,33% untuk juga membeli barang di dept 2 dengan support dept 7 dan dept 8 sebesar 6 yang berarti 6 kali dari 100 transaksi atau 6% dari database transaksi;
support dept 2 sebesar 56 yang berarti 56 kali dari 100 transaksi atau 56% dari database
transaksi; support a dan c sebesar 5 yang berarti 5 kali dari 100 transaksi atau 5% dari
database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 1,48 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
dept 7 sebesar 10 yang berarti 10 kali dari 100 transaksi atau 10% dari database transaksi;
support dept 2 sebesar 34 yang berarti 34 kali dari 100 transaksi atau 34% dari database
transaksi; support a dan c sebesar 5 yang berarti 5 kali dari 100 transaksi atau 5% dari
database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 1,47 yang berari >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 7 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 1 dan dept 7
punya kemungkinan 75% untuk juga membeli barang di dept 2 dengan support dept 1 dan
dept 7 sebesar 4 yang berarti 4 kali dari 100 transaksi atau 4% dari database transaksi;
support dept 2 sebesar 56 yang berarti 56 kali dari 100 transaksi atau 56% dari database
transaksi; support a dan c sebesar 3 yang berarti 3 kali dari 100 transaksi atau 3% dari
database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 1,33 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 8 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 7 punya
kemungkinan 62,5% untuk juga membeli barang di dept 2 dengan support dept 7 sebesar 16
yang berarti 16 kali dari 100 transaksi atau 16% dari database transaksi; support dept 2 sebesar 56 yang berarti 56 kali dari 100 transaksi atau 56% dari database transaksi; support
a dan c sebesar 10 yang berarti 10 kali dari 100 transaksi atau 10% dari database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 1,11 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 9 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 3 punya kemungkinan 60% untuk juga membeli barang di dept 2 dengan support dept 3 sebesar 5 yang berarti 5 kali dari 100 transaksi atau 5% dari database transaksi; support dept 2 sebesar 56 yang berarti 56 kali dari 100 transaksi atau 56% dari database transaksi; support
a dan c sebesar 3 yang berarti 3 kali dari 100 transaksi atau 3% dari database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 1,07 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 10 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 1 dan dept 8
punya kemungkinan 60% untuk juga membeli barang di dept 2 dengan support dept 1 dan 8
sebesar 5 yang berarti 5 kali dari 100 transaksi atau 5% dari database transaksi; support
dept 2 sebesar 56 yang berarti 56 kali dari 100 transaksi atau 56% dari database transaksi;
support a dan c sebesar 3 yang berarti 3 kali dari 100 transaksi atau 3% dari database
transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 1,07 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 11 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 8 punya
kemungkinan 58,82% untuk juga membeli barang di dept 2 dengan support dept 8 sebesar
34 yang berarti 34 kali dari 100 transaksi atau 34% dari database transaksi; support dept 2 sebesar 56 yang berarti 56 kali dari 100 transaksi atau 56% dari database transaksi; support
a dan c sebesar 20 yang berarti 20 kali dari 100 transaksi atau 20% dari database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 1,05 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 12 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 1 punya
kemungkinan 56% untuk juga membeli barang di dept 2 dengan support dept 1 sebesar 25
yang berarti 25 kali dari 100 transaksi atau 25% dari database transaksi; support dept 2 sebesar 56 yang berarti 56 kali dari 100 transaksi atau 56% dari database transaksi; support
a dan c sebesar 14 yang berarti 14 kali dari 100 transaksi atau 14% dari database transaksi dengan nilai lift ratio sebesar 1 yang berarti >1 maka transaksi dinyatakan valid.
Pada rule 13 diketahui bahwa apabila konsumen membeli barang di dept 5 punya kemungkinan 52,94% untuk juga membeli barang di dept 2 dengan support dept 5 sebesar 17 yang berarti 17 kali dari 100 transaksi atau 17% dari database transaksi; support dept 2 sebesar 56 yang berarti 56 kali dari 100 transaksi atau 56% dari database transaksi; support a dan c sebesar 9 yang berarti 9 kali dari 100 transaksi atau 9% dari database transaksi
Rekomendasi Solusi Berdasarkan Hasil Asosiasi Yang Anda Temukan
Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan XL Miner maka bisa dilihat kecendrungan
pembelian atau behaviour dari konsumen dalam melakukan transaksi. Knowledge yang
didapatkan dari hasil analisis tadi bisa digunakan untuk beberapa tujuan, misalnya untuk perbaikan layout. Berikut adalah gambar layout awal dari Alfamart tersebut.
Dept 12 Dept 7 Dept 6 Dept 10 Dept 13 D e p t 2 D e p t 1 D e p t 3 D e p t 1 4 D e p t 5 De p t 4 D e p t 1 1 D e p t 9 D e p t 4 D e p t 8
Gambar 1. Layout Awal
Berdasarkan analisis kecendrungan pembelian, diketahui bahwa departemen 3 (snack) dan departeman 6 (minuman bubuk) adalah item kurang laku / pembelian item ini tidak sebanyak item-item yang lain. Oleh karena itu diberikan rekomendasi perbaikan layout yang mungkin bisa menarik konsumen untuk membeli item departeman 3 dan departemen 6. Gambar rekomendasi layout bisa dilihat sebagai berikut.
Dept 12 Dept 7 Dept 13 D e p t 2 D e p t 1 D e p t 3 D e p t 1 4 D e p t 5 D e p t 4 D e p t 1 1 D e p t 9 D e p t 8 D e p t 6
Gambar 2. Layout Rekomendasi
Gambar 2 di atas adalah layout rekomendasi berdasarkan hasil analisis sifat konsumen. Pada
layout rekomendasi ini, departemen yang dipindahkan dari tempat awal ke tempat
rekomendasi adalah departemen 3, departemen 6, departemen 14 dan departemen 1. Alasan
pemindahan departemen adalah untuk mendekatkan item yang kurang laku seperti
departemen 3 yang berisi snack untuk didekatkan dengan departemen yang paling diminati
konsumen yaitu departemen 2 yang berisi minuman. Pendekatan departemen 2 dan 3 bermaksud agar konsumen yang membeli minuman juga mengambil barang departemen 3 yang berisi snack sehingga bisa meningkatkan penjualan item pada departemen 3.
Kemudian departemen 6 yang berisi minuman bubuk dipisah menjadi 2 bagian,
sebagian didekatkan bagian depan layout agar tidak semua bagian departemen 6 berada di
sudut layout. Diharapkan dengan diletakkan di bagian depan agar departemen 6 yang berisi minuman bubuk tidak luput dari perhatian konsumen. Konsekuensi penggabungan rak departemen 6 dan departeman 14 adalah sebagian departemen 14 yang berisi permen diletakkan di bagian belakang layout.
Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui rule-rule apa saja yang terjadi dan seberapa besar kemungkinan terjadi rule-rule tersebut sehingga dapat membantu pihak manajemen
untuk melakukan perbaikan layout agar yang sebelumnya produk-produk mereka yang
kurang diminati menjadi lebih diminati oleh konsumen.
Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah :
1. Dari hasil pengolahan data dapat dilihat bahwa dengan nilai lift ratio yang besar berarti menandakan rule tersebut kemungkinan sangat besar terjadi, seperti dalam hal ini pada rule 1 konsumen melakukan pembelian produk pada departemen 4 (perlengkapan pribadi) dan departemen 9 (obat-obatan) maka besar kemungkinan akan membeli produk pada departemen 10 (perlengkapan rumah tangga), karena memiliki nilai lift ratio yang paling besar dibandingkan dengan seluruh rule yang ada, yaitu sebesar 5.
2. Dalam melakukan perubahan layout, kami melakukan pemindahan departemen 3 (snack),
departemen 6 (minuman bubuk/sachet), dan departemen 14 (permen) ke dekat departemen 2 (minuman) dimaksudkan agar membuat produk – produk yang dijual di departemen tersebut menjadi lebih laku dan diminati konsumen, dan juga pada departemen 6 dan 14 tersebut dipisah menjadi 2 tempat agar penempatan produk tidak hanya di satu tempat saja.
Saran
Saran yang dapat diberikan dalam penelitian yang telah dilakukan yaitu diharapkan pihak manajemen Alfamart Jalan Damai yaitu:
1. Memperbaiki layout sesuai yang disarankan untuk meningkatkan penjualan terhadap produk-produk yang kurang diminati.
2. Diharapkan penelitian terhadap minat konsumen dalam pembelian suatu produk bisa dilakukan secara berkala dengan tujuan untuk mengoptimalkan penjualan terhadap semua produk.
3. Untuk penelitian selanjutnya, dalam melakukan pegolahan data selain menggunakan
Erwin. 2009. Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth. Jurnal Generic Vol IV 2: 26-30
Goldie Gunadi, Dana Indra Sensuse. 2012. Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth) : Studi Kasus Percetakan PT.
Gramedia. Jurnal Telematika MKOM Vol.4 1: 118-132
Marsela Yulita, Veronica S Moertini. 2004. Analisis Keranjang Pasar Dengan Algoritma
Hash-Based Pada Data Transaksi Penjualan Apotek. Integral Vol 9 3: 132-148
Medina Gemala. 2010. Penerapan Metode Market Basket Analysis Pada Situs Web E-Commerce
Narwati. 2011. Penggunaan Market Basket Analysis Dalam Data Mining
Winda Miranti. 2010. Analisis Perilaku Pembelian Dengan Menggunakan Market Basket
