Desain Dashboard Deskriptif dan Prediktif Analitik untuk Frequent Itemset Mining serta Cross-selling pada Produk Bakery
Data transaksi dapat digunakan untuk menghasilkan informasi yang lebih berharga dibandingkan hanya menjadi sebuah bukti catatan pembelian semata. Penerapan business intelligence dan analytics memberikan keuntungan bagi perusahaan yang bergerak di industri bakery dengan memanfaatkan data transaksi menjadi informasi yang berguna di masa depan. Informasi tersebut menjadi pendukung dalam pengambilan keputusan untuk merumuskan strategi pemasaran, seperti strategi cross-selling. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem pemasaran pada produk bakery melalui pemanfaatan data transaksi untuk menciptakan wawasan atau pengetahuan baru, yang menjadi dasar dari pembuatan rekomendasi paket penjualan sebagai pendukung dalam penerapan strategi pemasaran. Metode yang digunakan adalah dengan teknik data mining untuk mencari frequent itemset dan association rules melalui penerapan algoritma apriori, yang kemudian disajikan dalam bentuk dashboard analitik. Sistem pemasaran ini dikembangkan melalui pemrograman dalam bahasa python dan didukung dengan penggunaan library streamlit untuk perancangan sistem dashboard analitik berbasis web. Dataset yang digunakan terdiri dari 21,293 baris data dan 4 atribut yang berasal dari pencatatan transaksi pada kasir. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa aturan toast → coffee menjadi dasar penentuan dari rekomendasi paket penjualan produk bakery yang disajikan melalui dashboard analitik, sehingga mampu untuk mempermudah proses analisis pemasaran.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2305300026
Keyword