Penerapan Algoritma Apriori pada Data Transaksi Penjualan Produk Wings untuk Membantu Strategi Pemasaran
Abstract
Di era industri 4.0 mengakibatkan banyaknya persaingan di dunia bisnis khususnya pada industri penjualan. Penjualan yang dilakukan pengusaha banyak memanfaatkan kemajuan teknologi, seperti menggunakan platfrom sosial media sebagai market penjualan produk. Sosial media kini bukan hanya di jadikan sebagai tempat bersosialisasi, dan interaksi antara satu sama lain saja, tetapi sudah dijadikan sebagai tempat jual beli online dan memiliki jutaan pengguna dari berbagai segmen. PT. ITS merupakan rekanan dari Wings Surya adalah perusahaan yang menerapkan sistem penjualan manual dan online. Sistem penjualan manual dilakukan dengan melalui sales menjual atau menawarkan produk langsung kepada calon konsumen, dengan membawa brosur informasi produk dan mencatat hasil transaksi dengan menggunakan buku dan pembayaran yang dilakukan cash atau langsung. Sedangkan sistem penjualan online, perusahaan menawarkan produk atau membuat iklan produk di sosial media dengan pembayaran melalui transfer atau cash on delivery dan hasil transaksinya langsung tersimpan dalam sistem. Algoritma Apriori merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan pola frekuensi tinggi dan aturan asosiasi kandidat. Item dalam database yang memiliki dukungan di atas ambang batas tertentu, atau dukungan minimum, dikenal sebagai pola frekuensi tinggi. Aturan asosiatif dan bentuk lain dari data mining menggunakan pola frekuensi ini.
References
[2] S. Maisaroh and T. Wibisono, “Pengaruh Media Sosial, Kepercayaan, dan Persepsi Manfaat terhadap Keputusan Pembelian Online,” J. Fokus Manaj. Bisnis, vol. 12, no. 1, pp. 16–29, 2022.
[3] L. R. Lestari and E. Maryanti, “Penerapan Pengendalian Intern pada Sistem Informasi Akuntansi Penjualan Kredit dan Tunai pada PT Wings Surya di Surabaya,” Acad. Open, vol. 5, 2021.
[4] A. Erfina, Melawati, and N. D. Arianti, “Penerapan Data Mining terhadap Data Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Toko Fasentro Fancy),” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 3, pp. 14–22, 2020.
[5] E. S. Sihombing, A. S. Honggowibowo, and D. Nugraheny, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Apriori pada Transaksi Penjualan Barang (Studi Kasus di Chorus Minimarket),” Compiler, vol. 1, no. 1, pp. 17–30, 2012.
[6] A. Gusderia, M. Ramadhan, and M. I. Perangin-Angin, “Data Mining untuk Klasifikasi Data Penjualan Alat Teknik Menggunakan Metode Naive Bayesian Clacifier,” J. Sains Manaj. Inform. dan Komput., vol. 21, no. 2, pp. 73–79, 2022.
[7] S. M. Hutabarat and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 126–132, 2019.
[8] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Introduction Data Mining. Elsevier, 2012.
[9] B. Umayah and F. Kurniawan, “Analisa Perilaku Konsumen Melalui Data Transaksi Berbasis Pendekatan Market Basket Analysis,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 30–35, 2019.
[10] Moekijat, “Pengertian Penjualan, Tujuan dan, Bentuknya dalam Perusahaan,” 2019. https://www.talenta.co.
[11] Y. N. Situmeang, “Produk adalah Elemen Penting dalam Suatu Bisnis,” 2022. https://www.hashmicro.com.
[12] S. A. F. Hutami and I. Mutmainah, “Strategi Pemasaran UMKM KUB Berkah di Desa Karang Asem pada Era New Normal,” J. Ilmu Ekon. dan Bisnis Islam, vol. 3, no. 1, pp. 97–105, 2021.
[13] A. Masnur, “Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen,” Satin Sains dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 32–40, 2015.
[14] M. B. U. B. Arifin and Nurdyansyah, Metodologi Penelitian Pendidikan. Sidoarjo: UMSIDA Press, 2018.
[15] Sukandarrumidi, Metode Penelitian: Petunjuk Praktis untuk Peneliti Pemula. Yogyakarta: Yogyakarta Gadjah Mada University Press, 2004.
Copyright (c) 2023 Sonhaji, Sri Hartati
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
