Mohon tunggu...
Asri Nurmala
Asri Nurmala Mohon Tunggu... -

Selanjutnya

Tutup

Inovasi

Implementasi Data Mining pada Bidang Bisnis

5 April 2019   01:39 Diperbarui: 5 April 2019   13:03 5506
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Inovasi. Sumber ilustrasi: PEXELS/Jcomp

Terdapat 3 contoh nyata perusahaan yang penerapan data mining pada sistem penjualannya.

1. Implementasi Data Mining sebagai Informasi Strategi Penjualan Batik (Studi Kasus: Batik Mahkota Laweyan). Download pdf. 

Batik Mahkota Laweyan yang telah memiliki data warehouse menjadikan sumber informasi terkait dengan rencana strategis perusahaan di masa yang akan datang yang berkaitan dengan tren kategori batik berdasarkan nama pola batik dan wilayah pemasarannya dari waktu ke waktu. 

Penerapan data mining dengan metode Decision Tree dengan algoritma penentuan kriteria atributnya menggunakan information gain. Variabel yang dicari informasi strategisnya adalah nama kategori batik berdasarkan nama pola, propinsi wilayah pemasaran, dan jenis kelamin pelanggan. 

Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa atribut yang memiliki pengaruh paling tinggi untuk menentukan klasifikasi nama  kategori batik adalah nama pola (X1). 

2. Implementasi Data Mining Penjualan Handphone Oppo Store SDC Tangerang dengan algoritma apriori. Download pdf.

Tujuan implementasi data mining penjualan handphone oppo di toko SDC Tangerang dilatar belakangi oleh masalah barang yang sudah menjadi stok di showroom harus terjual semua tidak dapat dikembalikan ke pusat. 

Untuk menghindari terjadinya penumpukan stock handphone yang kurang peminatnya dan mengetahui merek oppo dengan tipe apa penjualan terbanyak di oppo store SDC diperlukan algoritma appriori. 

Hal tersebut dapat diketahui menggunakan algoritma apriori yang merupakan bagian dari data mining. Penelitian ini melakukan analisa data dengan menggunakan data mining dan metode algoritma appriori.

Dengan metode tersebut dapat diketahui produk item yang paling banyak terjual, sehingga showroom oppo store SDC dapat menyusun strategi pemasaran untuk memasarkan produk dengan tipe lain dengan meneliti apa kelebihan produk yang paling banyak terjual tersebut dengan produk lainnya dan dapat menambah persediaan stock di store. 

Proses penentuan pola penjualan handphone dapat dilakukan dengan menerapkan data mining dengan metode algoritma appriori. Dengan metode tersebut dapat diketahui produk item yang paling banyak terjual, jika membeli NEO 5 maka akan membeli F1 Plus dengan jumlah confidence 75% dan jika membeli R7S maka akan membeli F1F dengan jumlah confidence 86% sehingga showroom oppo store semarang dapat menyusun strategi pemasaran untuk memasarkan produk dengan tipe lain dengan meneliti apa kelebihan produk yang paling banyak terjual tersebut dengan produk lainnya dan dapat menambah persedian stock di store. 

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
Mohon tunggu...

Lihat Konten Inovasi Selengkapnya
Lihat Inovasi Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun