artikel sistem penentuan strategi promosi...
TRANSCRIPT
ARTIKEL
SISTEM PENENTUAN STRATEGI PROMOSI PENJUALAN SPARE
PART SEPEDA MOTOR HONDA MENGGUNAKAN METODE FP-
GROWTH
Oleh:
LUQMAN EFENDI
14.1.03.02.0090
Dibimbing oleh :
1. AHMAD BAGUS SETIAWAN, S.T., M.Kom., M.M.
2. RISA HELILINTAR, M.Kom.
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI
TAHUN 2018
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 1||
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 2||
SISTEM PENENTUAN STRATEGI PROMOSI PENJUALAN SPARE
PART SEPEDA MOTOR HONDA MENGGUNAKAN METODE FP-
GROWTH
Luqman Efendi
14.1.03.02.0090
Fakultas Teknik–Teknik Informatikia
Ahmad Bagus Setiawan, S.T., M.Kom., M.M. dan Risa Helilintar, M.Kom
UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI
ABSTRAK
Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan dan pengalaman peneliti, bahwa ada 5 (lima) strategi
promosi yang digunakan di Galaxy Motor Ngadiluwih. Strategi promosi yang digunakan berupa media
cetak, media sosial, sponsorship, diskon, dan follow up konsumen. Strategi menggunakan media cetak
yaitu menggunakan brosur. Bagian Marketing akan memberikan brosur kepada masyarakat di tempat-
tempat umum atau tempat keramaian seperti pasar, terminal dan lain-lain. Strategi promosi
menggunakan media sosial. Bagian marketing akan posting konten promosi melalui aplikasi jejaring
sosial facebook, whatssapp, instagram, dan lain-lain. Strategi promosi dengan sponsorship.
Maksudnya pihak dealer akan menjadi sponsor di suatu event seperti event jalan sehat, kesenian
jaranan, grebek pasar, sobo kampong, dan lain-lain. Strategi promosi menggunakan diskon maksudnya
pihak AHASS atau dealer akan memberikan harga khusus atau potongan harga pada hari-hari tertentu,
seperti beli 2 gratis 1, servis hari ini dapat diskon 50%, beli spx dan coolant dapat diskon 10% dan
lain-lain. Strategi promosi dengan follow up konsumen maksudnya menghubungi konsumen kembali
setelah servis maupun membeli spare part. Saat konsumen servis di AHASS, maka konsumen akan
dimintai untuk mengisi data konsumen termasuk nomor telepon. Bentuk follow up biasanya pihak
marketing akan menghubungi konsumen apakah ada keluhan setelah servis, pemberitahuan servis
(service reminder), pemberitahuan diskon atau harga khusus spare part, dan lain-lain. Proses
dilakukan dengan menginput data strategi dan disimpan di database strategi. Lalu item yang
frekuensinya di bawah minimum support dieliminasi. Setelah itu masuk proses pembentukan FP-
TREE, pembentukan Conditional Pattern Base, pembentukan Conditional FP-Tree, Frequent Pattern
Generated, perhitungan berdasarkan minimum support, dan keluar hasil generate rule. Berdasarkan
hasil dari simpulan ini adalah 80% tester senang menggunakan sistem tersebut dan juga cukup mudah
untuk dijalankan sesuai dengan tampilan sistem yang mudah dipahami, metode FP-GROWTH dapat
diterapkan pada sistem penentuan strategi promosi. Dari hasil pengujian sistem, penentuan strategi
promosi menggunakan metode FP-GROWTH, secara umum dapat mengolah data strategi pada bulan
sebelumnya. Sehingga diharapkan dapat lebih memanfaatkan data strategi sebagai referensi strategi
promosi pada bulan selanjutnya. Diharapkan sistem ini bisa dimanfaatkan secara maksimal dan juga
bisa dikembangkan lagi dalam segi fitur dan fungsi, mengingat fitur sistem terlalu sederhana dan data
yang digunakan terlalu sedikit sehingga dirasakan kurang mengenai sasaran dan sedikitnya penjelasan
mengenai sistem ini.
KATA KUNCI : Sistem,Strategi Promosi,Kediri,Data Mining,Penjualan.
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 3||
I. LATAR BELAKANG
Galaxy Motor Ngadiluwih dan
AHASS (Astra Honda Authorized
Service Station) merupakan salah
satu dealer dan tempat servis sepeda
motor Honda di Kediri yang
bergerak dalam penjualan sepeda
motor Honda dan spare part serta
penyedia layanan servis sepeda
motor itu sendiri. Strategi promosi
yang digunakan yaitu melalui media
cetak, media sosial, sponsorship,
diskon, dan follow up konsumen.
Strategi promosi yang dilakukan
pada bulan Maret 2018 melalui 5
(lima) metode di bawah ini
dijelaskan sebagai berikut:
Strategi menggunakan media
cetak yaitu menggunakan brosur.
Bagian Marketing akan memberikan
brosur kepada masyarakat di tempat-
tempat umum atau tempat keramaian
seperti pasar, terminal dan lain-lain.
Strategi promosi menggunakan
media sosial. Bagian marketing akan
posting konten promosi melalui
aplikasi jejaring sosial facebook,
whatssapp, instagram, dan lain-lain.
Strategi promosi dengan
sponsorship. Maksudnya pihak
dealer akan menjadi sponsor di suatu
event seperti event jalan sehat,
kesenian jaranan, grebek pasar, sobo
kampong, dan lain-lain. Strategi
promosi menggunakan diskon
maksudnya pihak AHASS atau
dealer akan memberikan harga
khusus atau potongan harga pada
hari-hari tertentu, seperti beli 2 gratis
1, servis hari ini dapat diskon 50%,
beli spx dan coolant dapat diskon
10% dan lain-lain. Strategi promosi
dengan follow up konsumen
maksudnya menghubungi konsumen
kembali setelah servis maupun
membeli spare part. Saat konsumen
servis di AHASS, maka konsumen
akan dimintai untuk mengisi data
konsumen termasuk nomor telepon.
Bentuk follow up biasanya pihak
marketing akan menghubungi
konsumen apakah ada keluhan
setelah servis, pemberitahuan servis
(service reminder), pemberitahuan
diskon atau harga khusus spare part,
dan lain-lain.
Dari 5 (lima) strategi promosi di
atas, pihak dealer atau AHASS ingin
mencari kombinasi strategi promosi
yang paling efektif untuk menarik
perhatian konsumen dan
meningkatkan penjualan spare part.
Proses dilakukan dengan mengambil
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 1||
data pola strategi pada bulan
sebelumnya dan disimpan ke dalam
database. Semua data tadi disimpan
dan diolah menggunakan metode fp-
growth dan menghasilkan output
berupa rekomendasi kombinasi
strategi promosi yang paling efektif
untuk meningkatkan penjualan.
II. METODE
Algoritma FP-Growth
merupakan salah satu alternatif
algoritma yang cukup efektif untuk
mencari himpunan data yang paling
sering muncul (frequent itemset)
dalam sebuah kumpulan data yang
besar. Algoritma FP-Growth
merupakan algoritma association
rules yang cukup sering dipakai.
Algoritma FP-Growth ini
dikembangkan dari algoritma
Apriori. Algoritma Apriori
menghasilkan kombinasi yang sangat
banyak sehingga sangat tidak efisien.
Algoritma FP-Growth ini
merupakan salah satu solusi dari
algoritma Apriori yang memakan
waktu yang sangat lama karena harus
melakukan pattern matching yang
secara berulang-ulang. Sedangkan
dalam proses algoritma FP-Growth
terdapat banyak kelebihan yang
terbukti sangat efisien karena hanya
dilakukan pemetaan data atau scan
database sebanyak 2 kali untuk
membangun struktur “tree”. Maka
dari itu, algoritma FP-Growth
dikenal juga dengan sebutan
algoritma FP-Tree. Dengan
menggunakan struktur FP-Tree,
algoritma FP-Growth dapat langsung
mengekstrak frequent itemset dari
susunan FP-Tree yang telah
terbentuk. Metode FP-Growth dapat
dibagi menjadi 3 tahapan utama yaitu
sebagai:
1) Tahap Pembangkitan Conditional
Pattern Base.
Conditional Pattern Base
merupakan sub database yang
berisi prefix path dan suffix
pattern. Pembangkitan conditinal
pattern base didapatkan melalui
FP-Tree yang telah dibangun
sebelumnya.
2) Tahap Pembangkitan Conditional
FP-Tree
Pada tahap ini, support count dari
setiap item pada setiap
conditional pattern base
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 2||
dijumlahkan, lalu setiap item yang
memiliki jumlah support count
lebih besar atau sama dengan
minimum support count(ξ) akan
dibangkitkan dengan conditional
FP-Tree.
3) Tahap Pencarian Frequent Itemset
Apabila conditional FP-Tree
merupakan lintasan tunggal
(single path), maka didapatkan
frequent itemset dengan
melakukan kombinasi item untuk
setiap conditional FP-Tree. Jika
bukan lintasan tunggal, maka
dilakukan pembangkitan FP-
Growth secara rekursif.
III. HASIL DAN KESIMPULAN
A. Penjabaran dari model program.
1. Tampilan Beranda
Gambar 1 Tampilan Beranda
2. Tampilan Daftar Strategi
Gambar 2 Menu Daftar Strategi
3. Tampilan Tambah Strategi
Gambar 3 Tampilan Tambah Strategi
4. Tampilan Edit
Gambar 4 Tampilan Menu Edit
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 3||
5. Tampilan Menu Perhitungan
Gambar 5 Menu Perhitungan
B. Pengujian terhadap model
program.
Pengujian dilakukan terhadap 10
responden dengan rentan usia 20
sampai 30 tahun. Dengan hasil
sebagai berikut
No. Pertanyaan Pilihan Jawaban
SB(5) B(4) C(3) K(2) SK(1)
Tampilan Program (Interface)
1
Tampilan
Program
(Interface)
3 5 1 1 0
2 Tampilan
Menu 5 2 1 1 1
3 Penempatan
Menu 2 5 0 2 1
Total 10 12 2 4 2
1 Penambahan
Data Strategi 2 5 1 0 2
2 Hapus Data
Strategi 0 7 1 0 2
Total 2 12 2 0 4
1 Efisiensi 2 6 1 1 0
2 Akurasi 0 7 1 1 1
Total 2 13 2 2 1
Tabel 1 Pengujian
Keterangan
SB : Sangat baik
B : Baik
C : Cukup
K : Kurang
SK : Sangat Kurang
Dari pembahasan mengenai “
Sistem Penentuan Strategi
Promosi Penjualan Spare Part
Sepeda Motor Honda
Menggunakan Metode FP-
Growth “ dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut:
a. Telah dihasilkan rancangan
sistem yang dapat memberikan
solusi berupa penentuan strategi
promosi penjualan spare part
sepeda motor Honda di AHASS
Galaxy Motor Ngadiluwih.
b. Telah dibuat sebuah aplikasi
berupa Sistem Penentuan Strategi
Promosi Penjualan Spare Part
Sepeda Motor Honda
Menggunakan Metode FP-
Growth.
c. Dari 10 responden yang telah
melakukan pengujian terhadap
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 4||
sistem, 80% diantaranya bahwa
tester senang menggunakan
sistem tersebut dan juga cukup
mudah untuk dijalankan sesuai
dengan tampilan sistem.
Diharapkan sistem ini bisa
dimanfaatkan secara maksimal dan
juga bisa dikembangkan lagi dengan
menambahkan beberapa strategi
promosi baru untuk penentuan
strategi promosi yang lebih efektif
dan maksimal. Sistem ini masih
berbasis web jadi bisa dikembangkan
lagi menjadi berbasis mobile ataupun
desktop.
IV. DAFTAR PUSTAKA
Ardani, N. R. dan Fitrina, N. Sistem
Rekomendasi Pemesanan
Sparepart Dengan
Algoritma Fp-Growth (Studi
Kasus Pt. Rosalia Surakarta).
Makalah disajikan dalam
Seminar Nasional Teknologi
Informasi dan Multimedia
2016.
Devina, I. E. Penggunaan Struktur
FP-Tree dan Algoritma FP-
Growth dalam Rekomendasi
Promosi Produk pada Situs
Belanja Online. Makalah
IF2120 Matematika Diskrit –
Sem. I Tahun 2016/2017.
Feri Sulianta & Dominikus Juju,
“Data Mining Meramalkan
Bisnis Perusahaan”, Penerbit
PT.Elex Media Komputindo,
Jakarta, 2010.
Goldie Gunadi, Dana Indra Sensue.
Penerapan Metode Data
Mining Market Basket Analisa
Terhadap Data Penjualan
Produk Buku Dengan
Menggunakan Algoritma
Apriori dan Frequent Pattern
Growth (FP-Growth): Studi
Kasus Percetakan PT.
Gramedia, 2012, Jurnal
TELEMATIKA MKOM,
Maret 2012, Vol. 4 No.1.
Hanif Al Fatta. 2007. Analisis dan
Perancangan Sistem Informasi.
Andi. Yogyakarta.
Hariri, F. R. dan Ramadhani, R. A.
Penerapan Data Mining
Association Rules untuk
Mendukung Strategi Promosi
Universitas Nusantara PGRI
Kediri. SNATIKA:138.
Ikhwan, A. dkk. 2015. Penerapan
Data Mining dengan
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 5||
Algoritma Fp-Growth untuk
Mendukung Strategi Promosi
Pendidikan (Studi Kasus
Kampus STMIK Triguna
Dharma). Jurnal SAINTIKOM
Vol.14, No. 3.
Isnaini, A. 2005. Model dan
Strategi Pemasaran. NTP
Press, Mataram.
Jati, B. M. (2011). Sistem Informasi
Geografis Berbasis Web Untuk
Pemetaan Industri Kecil di
Kaabupaten Bantul.
Yogyakarta: UIN Sunan
Kalijaga.
Kadir, A. (2002). Penuntun Praktis
Belajar AQL edisi 1.
Yogyakarta: Andi.
Kotler, Philip, dan Gary Amstrong.
2001. Prinsip-Prinsip
Pemasaran. Alih Bahasa Imam
Nurmawan. Jakarta : Penerbit
Salemba Empat
Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi,
“Algoritma Data Mining”,
ANDI,Yogyakarta, 2009.
Larasati, D. P. dkk. Analisis Dan
Implementasi Algoritma Fp-
Growth Pada Aplikasi Smart
Untuk Menentukan Market
Basket Analysis Pada Usaha
Retail (Studi Kasus : PT.X). e-
Proceeding of Engineering :
Vol.2, No.1
Luthfi, E. T. & Kusrini. 2009.
Algoritma Data Mining.
Yogyakarta: CV Andi Offset.
Mulyanto, A. (2009). Sistem
Informasi Konsep dan Aplikasi.
Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Nofriansyah, D. 2014. Konsep Data
Mining vs Sistem Pendukung
Keputusan. Yogyakarta: CV
Budi Utama.
Nofriansyah, D. 2017. Modul Data
Mining. Medan: STMIK
TRIGUNA DHARMA.
Nugroho, B. (2006). Pemrograman
PHP 5. Yogyakarta : Ardana
media.
Oetomo, B. S. (2002). perancangan
dan pembangunan sistem
informasi. Yogyakarta: Penerbit
Andi.
Putranta, H. (2004). Pengantar
sistem dan teknologi informasi.
Yogyakarta:AMUS.
Rangkuti, Freddy. 2001. Analisis
SWOT Teknik Membedah
Kasus Bisnis PT.Gramedia
Pustaka Utama. Jakarta.
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 6||
Shimp,T. A. 2003. Periklanan dan
Promosi: Aspek Tambahan
Komunikasi Pemasaran
Terpadu. Erlangga, Jakarta.
Triyanto, W. A. Association Rule
Mining untuk Penentuan
Rekomendasi Promosi Produk.
Jurnal SIMETRIS, Vol 5 No 2
Yana, F. (2011). Sistem Informasi
Perhotelan Berbasis Web di
Hotel Shago Bungsu
Payakumbuh. Yogyakarta: UIN
Sunan Kalijaga.
Yunus, R. 2015. Penerapan Data
Mining Menggunakan
Algoritma Fp-Growth Untuk
Penyusunan Tata Letak Obat
Pada Poliklinik Universitas
Dian Nuswantoro. Dokumen
Karya Ilmiah.