Rekomendasi Strategi Promosi Produk Menggunakan Metode Association Rule Mining Pada UMKM Ai Boba, Klaten

Gloriawan, David Imago Dei (2021) Rekomendasi Strategi Promosi Produk Menggunakan Metode Association Rule Mining Pada UMKM Ai Boba, Klaten. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
05211740000046-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Promosi atau pemasaran merupakan salah satu bagian yang penting dalam bisnis. Promosi berdampak langsung terhadap penjualan produk sehingga mempengaruhi pendapatan bisnis. Dalam menentukan strategi promosi, perlu adanya analisis mengenai kebutuhan pelanggan serta tren dan pola-pola yang dimiliki pelanggan. UMKM Ai Boba merupakan usaha kedai minuman (minuman boba / buble tea) kekinian yang mempunyai prospek untuk terus berkembang menjadi bisnis yang lebih besar. Ai Boba melakukan promosi produk untuk meningkatkan penjualan serta meningkatkan variasi penjualan produk namun promosi yang dilakukan masih belum melibatkan analisis pola pembelian pelanggan. Oleh sebab itu, Ai Boba perlu membuat strategi pemasaran yang tepat agar dapat semakin bersaing. Salah satu cara yang dapat membantu menentukan strategi promosi adalah dengan penggalian data. Penggalian data (data mining) merupakan proses mencari pola-pola dan informasi berharga dari suatu gunungan data dengan menggunakan metode atau teknik tertentu. Penggalian data dapat dilakukan terhadap data-data penjualan serta transaksi pelanggan untuk menemukan pola dan informasi penting yang dapat membantu merumuskan strategi promosi. Association rule mining merupakan salah satu teknik penggalian data yang digunakan untuk menemukan pola pembelian dari data-data transaksional. Melalui association rule mining, data transaksi pembelian pelanggan Ai Boba diolah untuk menghasilkan pola kombinasi produk yang sering dibeli pelanggan secara bersamaan. Tugas akhir ini menggunakan metode association rule mining dengan algoritma apriori untuk membentuk aturan asosiasi penjualan produk. Data transaksi keseluruhan dibagi menjadi 5 dataset cabang dengan 2 formasi. Formasi pertama adalah formasi mingguan yang terdiri dari dataset weekday (transaksi pada hari Senin-Jumat) dan dataset weekend (Sabtu-Minggu). Formasi kedua adalah formasi bulanan yang terdiri dari dataset awal bulan (transaksi pada tanggal 1-10), dataset tengah bulan (tanggal 11-20), dan dataset akhir bulan (tanggal 21-31). Rule mining dilakukan sebanyak 3 iterasi yaitu untuk kombinasi 2 item, kombinasi 3 item, dan spesifik item (untuk item yang tidak tercakup dalam rule kombinasi 2 item). Pencarian aturan asosiasi (rule) dilakukan pada masing-masing dataset cabang. Sehingga masing-masing dataset akan memiliki kumpulan rule terbaik. Untuk setiap formasi akan dilakukan skoring dan perbandingan rule antar dataset dalam 1 formasi. Sehingga setiap formasi akan didapatkan daftar rule terbaik yang akan dirancangan menjadi rancangan promosi. Untuk mempertajam rancangan promosi, dilakukan beberapa analisis tambahan seperti rata-rata transaksi harian dan pola transaksi online. Pada formasi mingguan terbentuk 15 rancangan promosi. Pada formasi bulanan juga terbentuk 15 rancangan promosi. Dari total 30 rancangan promosi di kedua formasi, kemudian dipilih 10 rancangan promosi terbaik. Kombinasi produk Choco-Mocca merupakan rancangan promosi terbaik, baik untuk formasi mingguan ataupun formasi bulanan. ================================================================================================= Promotion or marketing is one of the most important parts of business. Promotion has a direct impact on product sales, and thus it affects business revenue. To determine a promotional strategy, it is necessary to analyze customer needs as well as customer-related trends and patterns. UMKM Ai Boba is a beverage shop (boba / buble tea) that has the prospect of continuing to develop into a bigger business. Ai Boba conducts product promotions to increase sales and increase product sales variations, but the promotions carried out still do not involve analysis of customer buying patterns. Therefore, Ai Boba needs to make the right marketing strategy in order to be more competitive. Data mining is one way that can help determine a promotion strategy. Data mining is the process of determining patterns and valuable information from a mountain of data using certain methods or techniques. Data mining can be performed on sales transaction data to find patterns and important information that can help formulate promotional strategies. Association rule mining is one of the data mining techniques used to find buying patterns from transactional data. Through the association rule mining, Ai Boba's customer purchase transaction data is processed to determine a pattern of product combinations that customers often buy simultaneously. This final project uses the association rule mining method with apriori algorithm to form a product sales association. The overall transaction data is divided into 5 branch datasets with 2 formations. The first formation is a weekly formation consisting of the weekday dataset (transactions on Monday-Friday) and the weekend dataset (Saturday-Sunday). The second formation is a monthly formation consisting of the early month dataset (transactions on 1-10), the middle month dataset (on 11-20), and the late month dataset (on 21-31). Rule mining is carried out in 3 iterations, namely for a combination of 2 items, a combination of 3 items, and a specific item (for items not covered by the 2 item combination rule). Rule mining is performed on each branch of the dataset. So that each dataset will have the best set of rules. For each formation, a scoring and comparison of rules will be carried out between datasets in one formation. So that each formation will get a list of the best rules that will be designed into a promotion model. Several additional analyzes were carried out to refine the promotion design such as daily average transactions and online transaction patterns. In the weekly formation, 15 promotional models were formed. In the monthly formation, 15 promotional models were also formed. From a total of 30 promotional models in both formations, 10 were selected for the best promotion. The combination of Choco-Mocca is the best promotional model, both for weekly and monthly formation.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: promotion, product, association rule mining, apriori, recommendation, promosi, produk, association rule mining, apriori, rekomendasi
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.9.D343 Data mining
Divisions: Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: David Imago Dei Gloriawan
Date Deposited: 06 Mar 2021 04:07
Last Modified: 06 Mar 2021 04:07
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/83606

Actions (login required)

View Item View Item