ANALISIS POLA PENJUALAN PRODUK DI E-COMMERCE MEGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
STUDI KASUS: TOKO DFS14
Abstract
DFS14 adalah toko yang berfokus dalam menyediakan kemasan makanan seperti box, kantong kertas, dan berbagai jenis kemasan lainnya yang menggunakan bahan food grade. Toko ini beroperasi melalui platform e-commerce seperti Shopee untuk transaksi penjualannya. Selama 8 tahun terakhir, toko ini telah mencatat lebih dari 1000 transaksi. Namun, DFS14 sering menghadapi masalah dalam hal penyetokan ulang produk yang tidak sesuai dengan kebutuhan costumer yang dapat menyebabkan pembatalan otomatis di platform e-commerce dan berdampak pada rating toko. Dengan menganalisis kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan, toko dapat melakukan penyetokan ulang sesuai kebutuhan, sehingga mengurangi risiko kehabisan stok. Penelitian ini menggunakan algoritma apriori dan metodologi KDD (Knowledge Discovery in Database) untuk menganalisis data transaksi dan menemukan kombinasi itemset pada penjualan produk kemasan. Dari hasil analisis, ditemukan 184 transaksi yang menghasilkan 11 aturan terbaik dengan nilai minimum support 40% dan nilai minimum confidence 80%. Semua aturan tersebut telah diuji menggunakan evaluasi lift ratio dan memenuhi nilai evaluasi yang valid. Hasil terbaik menunjukkan nilai evaluasi lift ratio sebesar 1,9 dengan nilai confidence sebesar 94,382%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu DFS14 dalam mengelola strategi penjualan dan penyetokan produk.
Downloads
Copyright (c) 2024 JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.