Perancangan Sistem Penunjang Keputusan untuk Promo Bundling Produk Menggunakan Metode Apriori (Studi Kasus: Toys Kingdom QBIG BSD)
Keywords:
Sistem Penunjang Keputusan, Apriori, Data Mining, Bundling Produk, PenjualanAbstract
Toys Kingdom QBIG BSD menghadapi kendala dalam menentukan kombinasi produk bundling yang tepat karena pemanfaatan data transaksi penjualan yang belum optimal. Selama ini, keputusan bundling masih dilakukan secara manual berdasarkan intuisi dan pengalaman staf, sehingga berpotensi menimbulkan penumpukan stok serta strategi promosi yang kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Penunjang Keputusan (SPK) berbasis web yang mampu memberikan rekomendasi bundling produk secara otomatis dengan menerapkan metode Apriori. Metode Apriori digunakan untuk menganalisis pola pembelian pelanggan berdasarkan data transaksi penjualan dan menghasilkan aturan asosiasi berdasarkan nilai minimum support dan minimum confidence yang telah ditentukan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall. Sistem yang dibangun mampu mengelola data produk dan data penjualan serta menampilkan hasil proses Apriori berupa aturan asosiasi dan rekomendasi bundling produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rekomendasi yang dihasilkan sistem telah sesuai dengan hasil perhitungan manual, sehingga implementasi metode Apriori berjalan dengan benar. Selain itu, hasil pengujian Black Box menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat membantu pihak toko dalam menentukan strategi bundling produk yang lebih tepat, meningkatkan perputaran stok, serta mendukung pengambilan keputusan pemasaran secara lebih terarah.
References
Apdian, D., Hutabarat, M. T. B., Jayawiguna, R., & Suherman, Y. (2024). Sistem penunjang keputusan beasiswa pada SMK Ristek Karawang berbasis web menggunakan metode SMART. Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, 18(4), 17–24. https://doi.org/10.35969/interkom.v18i4.320
Fahmi, I., Suyono, H., & Sarosa, M. (2018). Optimasi seleksi aturan untuk rekomendasi bundling produk melalui kombinasi algoritma Apriori dan utility weighted score (UWS). Jurnal EECCIS, 10(2), 59–62. https://doi.org/10.21776/jeeccis.v10i2.326
Gumilang, J. R. (2020). Implementasi algoritma Apriori untuk analisis. Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA), 1(2), 226–233.
Rahmadsyah, A., Hartono, H., & Rosnelly, R. (2021). Analisa association rule pada algoritma Apriori untuk minat pembelian alat kesehatan. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(1), 280. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2658
Rini, R., Yuliani, E., Sriyati, S., & Kusrini, K. (2021). Sistem penunjang keputusan untuk promo bundling produk dengan metode SAW dan Apriori. CSRID, 11(3), 131–139. https://doi.org/10.22303/csrid.11.3.2019.131-139
Sahi, A. (2020). Aplikasi test potensi akademik seleksi saringan masuk LP3I berbasis web online menggunakan framework CodeIgniter. Tematik, 7(1), 120–129. https://doi.org/10.38204/tematik.v7i1.386
Sakti, I. W., & Hurriyati, R. (2017). Penerapan strategi bundling sebagai pembanding terhadap kualitas produk dan kepuasan pelanggan. Forum Manajemen Indonesia, 9, 12–18.
Utomo, A. P. (2014). Pemodelan arsitektur enterprise sistem informasi akademik pada perguruan tinggi menggunakan enterprise architecture planning. Jurnal Sistem Informasi, 5(1), 33–40.
