Analisis Dan Implementasi Framework Crisp-Dm Untuk Mengetahui Perilaku Data Transaksi Pelanggan (Studi Kasus : Pt. X)

Abstrak

Bisnis ritel mengalami pertumbuhan yang begitu pesat di Indonesia. Bisnis ini menunjukkan potensi yang cukup tinggi karena menjangkau masyarakat kalangan menengah. Kekuatan utama dalam bisnis ritel ini adalah variasi produk yang ditawarkan. Masalah akan muncul apabila tidak ada strategi khusus dalam pengelolaan variasi produk tersebut. Hal ini berkaitan erat dengan karakteristik atau pola pembelian oleh pelanggan. Pengelola bisnis ritel harus cerdas dalam pengambilan strategi maupun keputusan terutama pemilihan barang yang akan dijual kepada pelanggan. Tugas akhir ini membahas mengenai perancangan dan implementasi aplikasi data mining pada bisnis ritel (studi kasus : PT X) dengan menggunakan data transaksi penjualan dengan tujuan menganalisis perilaku data yang merepresentasikan pola pembelian pelanggan. Pola pembelian pelanggan diperoleh dari kombinasi antar item barang yang dibeli atau biasa disebut Asosiasi. Aplikasi ini menggunakan framework CRISP-DM dengan algoritma Apriori sebagai metodanya. Hasil analisis menunjukkan bahwa kemunculan kombinasi item, support, dan confidence setiap bulan menunjukkan hasil yang berbeda. Hasil analisis ini menjadi rekomendasi strategi perusahaan dalam memasarkan produk sesuai minat pelanggan.

Kata kunci : bisnis ritel, data mining, framework CRISP-DM, algoritma Apriori, asosiasi