ANALISIS TATA LETAK PRODUK PADA PENGELOLAAN PREFERENSI PELANGGAN KOPERASI RETAIL FIRDAUS KARIMUDDIN F

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS TATA LETAK PRODUK PADA PENGELOLAAN PREFERENSI PELANGGAN KOPERASI RETAIL FIRDAUS KARIMUDDIN F"

Transkripsi

1 ANALISIS TATA LETAK PRODUK PADA PENGELOLAAN PREFERENSI PELANGGAN KOPERASI RETAIL FIRDAUS KARIMUDDIN F DEPARTEMEN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

2

3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Tata Letak Produk Pada Pengelolaan Preferensi Pelanggan Koperasi Retail adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Juli 2013 Firdaus Karimuddin NIM F

4 ABSTRAK FIRDAUS KARIMUDDIN. Analisis Tata Letak Produk Pada Pengelolaan Preferensi Pelanggan Koperasi Retail. Dibimbing oleh TAUFIK DJATNA. Minimart merupakan salah satu industri retail. Kekurangan dari industri ini adalah kurangnya komitmen dan kemudahan pembeli untuk beralih ke pesaing. Untuk itu, diperlukan manajemen pelanggan atau Customer Relationship Management (CRM). Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi tata letak produk di koperasi retail dan menyusun perbaikan tata letak yang memenuhi preferensi pelanggan. Penelitian ini menggunakan analisis RFM dan metode association rules. Data transaksi per hari diperlukan untuk analisis RFM. Produk pada data transaksi diklasifikasikan menjadi kelompok besar dan kelompok kecil. Nama produk diubah dalam bentuk kode. Perhitungan associacion rules dilakukan dengan menghitung nilai support, confidence dan improvement untuk kelas besar dan kelas kecil. Penentuan nilai dari A, E, I, O, U, X dilakukan dari tiap-tiap kelas. Peletakkan dari produk sudah dapat ditentukan dan dapat digambarkan. Hasil identifikasi tata letak menunjukkan peletakkan produk di koperasi retail selama sebulan tidak beraturan dan tidak mengalami perubahan. Hasil perbaikan tata letak menunjukkan nilai support tertinggi terdapat pada kategori E (Keperluan mencuci) -> K (Bumbu dapur), yaitu 1.2. Dengan demikian, denah peletakan kategori E dan K berposisi mutlak berdekatan. Kata kunci: customer relationship management, association rules, analisis RFM. ABSTRACT FIRDAUS KARIMUDDIN. Layout Analysis Of Product Management Koperasi Retail Customer Preferences. Supervised by TAUFIK DJATNA. Minimart is one of the retail industry. Disadvantages of this industry is the lack of commitment and ease buyers to switch to a competitor. For that, we need the customer management or Customer Relationship Management (CRM). The purpose of this study is to identify the layout of the product in koperasi retail and arrange layout improvements that meet customer preferences.. This study uses RFM analysis and methods of association rules. Data transactions per day is required for RFM analysis. Product on transaction data is classified Become large group and small groups. Product name changed in code. Association calculation rules is done by calculating the value of support, confidence and improvement for large classes and small classes. Determining the value of A, E, I, O, U, X made of each class. The placement of a product can be determined and can be described. The identification results show the layout of the laying of the product in koperasi retail irregular and no change for a month. Results improved layout shows the highest support values found in category E (Purposes washing) -> K (herbs), namely 1.2. Thus, the plan of laying a category E and K absolute positioned adjacent. Keywords: customer relationship management, association rules, analysis RFM.

5 ANALISIS TATA LETAK PRODUK PADA PENGELOLAAN PREFERENSI PELANGGAN KOPERASI RETAIL FIRDAUS KARIMUDDIN F Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Pertanian pada Departemen Teknologi Industri Pertanian DEPARTEMEN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

6 Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2013 Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya milik kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB

7 Judul Skripsi : Analisis Tata Letak Produk Pada Pengelolaan Preferensi Pelanggan Koperasi Retail Nama : Firdaus Karimuddin NIM : F Disetujui oleh Dr. Eng. Taufik Djatna, STP, MSi Pembimbing Diketahui oleh Prof. Dr. Ir. Nastiti Siswi Indrasti Ketua Departemen Tanggal Ujian: 24 Juli 2013

8 PRAKATA Puji dan syukur dipanjatkan ke hadapan Allah SWT atas karunia-nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Penelitian dengan judul Analisis Tata Letak Produk Pada Pengelolaan Preferensi Pelanggan Koperasi Retail dilakukan dari bulan Januari sampai dengan Juli Dengan telah selesainya penelitian hingga tersusunnya skripsi ini, penulis ingin menyampaikan penghargaan dan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Dr. Eng. Taufik Djatna, M.Si sebagai dosen pembimbing yang telah membimbing, memberikan kritik, saran, dan motivasi dalam penyusunan skripsi. Kemudian, penulis ingin mengucapkan terima kasih juga kepada Bapak Suprihatin dan Ibu Indah Yuliasih selaku dosen penguji atas kritik dan saran selama masa ujian berlangsung. Di samping itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua dan seluruh keluarga yang telah memberikan doa, kasih sayang, dan dukungan kepada penulis. Kemudian, penulis juga tidak lupa ingin mengucapkan terima kasih kepada seluruh teman-teman seperjuangan TIN 44, TIN 45, TIN 46 atas semangat dan kebersamaan kita selama ini. Penulis juga ingin berterima kasih kepada Saudara Sururi Rifa i yang telah membantu penulis, baik dalam memberikan semangat dan pembelajaran berharga dalam pengerjaan skripsi. Penulis berharap semoga tulisan ini bermanfaat dan memberikan kontribusi yang nyata terhadap perkembangan ilmu pengetahuan di bidang Teknologi Industri Pertanian Indonesia. Bogor, Juli 2013 Firdaus Karimuddin

9 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR LAMPIRAN vi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 1 Ruang Lingkup Penelitian 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 METODE 5 Prosedur Analisis Data 6 HASIL DAN PEMBAHASAN 9 SIMPULAN DAN SARAN 16 Simpulan 16 Saran 16 DAFTAR PUSTAKA 17 LAMPIRAN 18 RIWAYAT HIDUP 21

10 DAFTAR TABEL 1 Kategori produk dan nama kodenya 11 2 Hasil perhitungan nilai support, confidence, dan improvement untuk produk Ah (teh celup sariwangi) 12 3 Ketentuan nilai support tiap produk pada simbol derajat kedekatan A, E, I, O, U 12 4 Ketentuan nilai support tiap kategori produk pada simbol derajat kedekatan A, E, I, O, U, X 13 DAFTAR GAMBAR 1 Tahap perbaikan tata letak 6 2 Bagan alir analisis RFM 7 3 Bagan alir association rules mining 8 4 Contoh gambar diagram keterkaitan 9 5 Denah peletakkan produk sebelum perbaikan 10 6 Contoh diagram keterkaitan untuk produk kategori A 13 7 Diagram Keterkaitan Tiap Kategori 14 8 Denah peletakkan produk per kategori 15 DAFTAR LAMPIRAN 1 Kuisioner pembelian produk 18 2 Contoh data transaksi 19 3 Nilai support keterkaitan kategori A hingga Q 20

11 20 PENDAHULUAN Latar Belakang Minimart merupakan salah satu industri retail. Industri retail adalah industri yang menawarkan banyak macam produk yg dibutuhkan pelanggan dengan cara berbeda. Kekurangan dari industri ini adalah kurangnya komitmen dan kemudahan pelanggan untuk beralih ke pesaing. Selain itu, masalah preferensi pelanggan terhadap suatu produk juga jarang diperhatikan terutama dalam hal perubahan tata letak produk berdasarkan daya jual produk. Hal tersebut dapat mempengaruhi daya jual atau selling produk (Tsiptsis dan Chorianopoulos, 2009). Menurut Muharam, S (2001a), pelanggan masa depan adalah pelanggan yang memiliki ekpektasi yang lebih tinggi, meminta lebih banyak, menginginkan kualitas yang lebih tinggi dan konsisten, lebih banyak pilihan, toko yang lebih nyaman dan pelayanan yang lebih bernilai, namun dengan membayar lebih murah, waktu lebih cepat, dengan usaha dan resiko lebih rendah. Dapat diperkirakan, kompetisi selanjutnya, tidak hanya pada harga, namun menyangkut variable lain yang berkaitan dengan value atas pengalaman berbelanja pelanggan. Demi memenuhi ekspektasi pelanggan dalam tata letak produk, diperlukan adanya manajemen pelanggan, yaitu Customer Relationship Management (CRM).Prinsip fokus terhadap pelanggan menjadi prinsip dasar penerapan CRM di industri. Analisis RFM adalah pendekatan umum untuk memahami perilaku pembelian konsumen. Dalam industri retail, dimensi RFM adalah Recency, yaitu waktu terakhir (ter-update) customer atau pelanggan melakukan transaksi, Frequency, yaitu jumlah produk yang dibeli oleh pelanggan, dan Monetary, yaitu jumlah nominal penjualan yang dilakukan oleh pelanggan. Sebagai bagian dari CRM, strategi selling harus didahului oleh analisis yang mendalam mengenai data transaksi pelanggan. Dengan menggunakan konsep data mining, melibatkan proses pengambilan sumber informasi dari sebuah transaksi pelanggan yang mencakup produk apa yang mereka beli, perilaku pembelian pelanggan, dan lain-lain. Data mining dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan secara cepat dan memungkinkan perusahaan untuk mengelola informasi yang terkandung di dalam data transaksi menjadi sebuah pengetahuan (knowledge). Dengan pengetahuan yang diperoleh, perusahaan dapat meningkatkan pendapatannya dan mengurangi biaya. Pada akhirnya di masa yang akan datang perusahaan dapat lebih kompetitif. Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi tata letak produk di koperasi retail dan menyusun perbaikan tata letak yang memenuhi preferensi pelanggan.

12 2 Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup dari penelitian ini meliputi pengamatan data transaksi per hari di minimart koperasi yang digunakan untuk memperoleh kaidah atau rules dan denah peletakkan produk. Hasil dari penelitian ini hanya dipengaruhi oleh data yang telah diolah berdasarkan data transaksi yang diperoleh. TINJAUAN PUSTAKA Industri Retail Berbicara tentang retail, berarti berbicara tentang industri yang dinamis dimana terdapat hubungan dinamika antara manusia dengan barang yang diolah melalui ketatnya rentetan proses produksi dan panjangnya jalur distribusi (Anonim, 2013). Industri retail adalah industri yang menawarkan banyak macam produk yg dibutuhkan pelanggan dengan cara berbeda. Kekurangan dari industri ini adalah kurangnya komitmen dan kemudahan pembeli untuk beralih ke pesaing. Untuk itu, diperlukan adanya manajemen pelanggan atau Customer Relationship Management (CRM) (Tsiptsis dan Chorianopoulos, 2009). Customer Relationship Management (CRM) Pemasaran secara historis telah mengalami berbagai pergeseran dalam penekanan dari produksi melalui penjualan dengan orientasi pemasaran. Namun, berbagai orientasi telah gagal untuk melibatkan pelanggan dalam hubungan bermakna saling menguntungkan bagi organisasi dan pelanggan. Dengan segala bentuk pergeseran, masih menunjukkan pendekatan transaksional mewarisi dalam pemasaran tradisional (Kubil dan Doku, 2010). Coltman (2006) menunjukkan bahwa dalam strategi dan literatur pemasaran, sarjana telah lama menyarankan bahwa strategi berpusat pelanggan adalah dasar untuk keunggulan kompetitif. Program manajemen hubungan pelanggan (CRM) semakin sering digunakan oleh organisasi untuk mendukung jenis pemahaman pelanggan dan antardepartemen keterhubungan yang diperlukan untuk secara efektif melaksanakan strategi pelanggan. Customer Relationship Management (CRM) dapat didefinisikan sebagai integrasi dari strategi penjualan, pemasaran, dan pelayanan yang terkoordinasi. CRM menyimpan informasi pelanggan dan merekam seluruh kontak yang terjadi antara pelanggan dan perusahaan, serta membuat profil pelanggan untuk staf perusahaan yang memerlukan informasi tentang pelanggan tersebut (Tsiptsis dan Chorianopoulos, 2009). Selain itu, Injazz et al. (2003) juga mengemukakan bahwa Customer relationship management (CRM) adalah kombinasi dari manusia, proses dan teknologi yang berusaha untuk memahami pelanggan perusahaan. Ini adalah pendekatan terpadu untuk mengelola hubungan dengan berfokus pada retensi pelanggan dan pengembangan hubungan. CRM telah berkembang dari kemajuan teknologi informasi dan perubahan organisasi dalam proses customer-centric.

13 Perusahaan yang berhasil menerapkan CRM akan menuai hasilnya dalam loyalitas pelanggan dan profitabilitas jangka panjang. Namun, keberhasilan pelaksanaan sulit dipahami bagi banyak perusahaan, terutama karena mereka tidak mengerti bahwa CRM mengharuskan memperluas perusahaan, lintas fungsional, berfokus pada pelanggan proses bisnis re-engineering. Meskipun sebagian besar dari CRM adalah teknologi, menjadikan teknologi CRM sebagai satu-satunya solusi adalah cenderung gagal. Mengelola implementasi CRM yang sukses memerlukan pendekatan terpadu dan seimbang untuk teknologi, proses, dan orang-orang. Kegiatan CRM dalam perusahaan pada dasarnya bertujuan supaya perusahaan dapat mengenali pelanggan secara lebih detail dan melayani mereka sesuai dengan kebutuhannya. Prinsip fokus terhadap pelanggan menjadi prinsip dasar penerapan CRM di perusahaan. CRM sendiri memiliki arti sebuah proses bisnis atau kegiatan marketing yang mengelola seluruh aspek dari daur hidup pelanggan, mulai acquisition, fulfillment, sampai retention. Strategi komprehensif perusahaan terhadap penerapan CRM ini membuat setiap proses dari daur hidup pelanggan dapat dimanfaatkan dengan optimal (Danardatu, 2007). Analisis RFM Analisis RFM (Recency, Frequency, and Monetary) adalah pendekatan umum untuk memahami perilaku pembelian konsumen. Analisis RFM digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan analisis transaksi terhadap waktu pembelian, frekuensi, dan nilai nominal pembelian. Tahapan melakukan analisis RFM adalah sebagai berikut: 1. Pengambilan data (Data acquisition) Tahap ini adalah tahap pengambilan data untuk input pada analisis RFM. Pada Penelitian ini, data transaksi dari empat bulan terakhir yang telah diambil, diperiksa, dan disiapkan untuk operasi selanjutnya. 2. Seleksi Pelanggan yang disegmentasi (Selection Of The Population To Be Segmented) Hanya pelanggan yang masih aktif, yang disegmentasi menggunakan analisis RFM. 3. Persiapan data dan perhitungan pengukuran dari Recency, Frequency, dan Monetary (Data preparation And Computation Of The R, F, and M Measurements) Pengelompokkan berdasarkan tanggal terakhir transaksi, jumlah rata-rata transaksi pembelian bulanan, nilai pembelian bulanan (mendefinisikan komponen monetary). 4. Pembuatan RFM cells melalui binning (Development Of The RFM Cells Through Binning) Pelanggan telah dikelompokkan berdasarkan Analisis RFM menjadi 5 grup. (Tsiptsis dan Chorianopoulos, 2009). Dalam industri retail, dimensi RFM adalah Recency, yaitu waktu terakhir (ter-update) pelanggan melakukan transaksi, Frequency yaitu jumlah produk yang 3

14 4 dibeli oleh pelanggan, dan Monetary yaitu jumlah nominal penjualan yang dilakukan oleh pelanggan (Tsiptsis dan Chorianopoulos, 2009). Association Rules Mining Association rules mining atau penggalian aturan asosiasi adalah salah satu teknik data mining untuk mengidentifiksi item-item manakah yang seringkali dibeli secara bersamaan oleh pengunjung (Dedy dan Sani, 2010). Association rules atau aturan asosiasi menekankan asosiasi yang kuat dalam data. Aturan diberikan dengan dua metrik (Support dan Confidence) yang memungkinkan untuk mengevaluasi kekuatan dari aturan (R. Agrawl, T. Imielinski dan A. Swami, 1993). Menurut Adhitama(2010), Teknik ini mencari kemungkinan kombinasi yang sering muncul (frequent) dari suatu item set (sekumpulan item). Ada dua langkah dalam algoritma ini, yaitu melakukan perhitungan untuk menemukan frequent item set dan mencari kaidah asosiasi (rules) dari sekumpulan frequent item set tadi. Dalam menggunakan metode ini, terdapat tiga kriteria ukuran yaitu : 1) Support : ukuran yang menunjukkan tingkat dominasi item set dari keseluruhan transaksi (misalkan dari seluruh transaksi yang ada, seberapa besar kemungkinan item A dan item B dibeli secara bersamaan). Rumus perhitungan support dapat dilihat pada Persamaan 1. S, J A U B J A J B ) Confidence (probability) : ukuran yang menyatakan hubungan antara dua item secara conditional (misalkan seberapa sering item A dibeli, jika pelanggan membeli item B). Rumus perhitungan confidence dapat dilihat pada Persamaan 2. C A,B A... (2) 3) Improvement (importance) : ukuran yang menyatakan besarnya kemungkinan dua item dapat dibeli secara bersamaan. Rumus perhitungan improvement dapat dilihat pada Persamaan 3. I, A,B A B... (3) Tata Letak Fasilitas Industri Tata letak (layout) atau pengaturan dari fasilitas produksi dan area kerja yang ada adalah suatu masalah yang sering dijumpai dalam dunia industri. Kita tidak dapat menghindarinya sekalipun cuma sekadar mengatur peralatan atau mesin di dalam bangunan yang ada serta dalam ruang lingkup kecil serta sederhana (Sritomo, 2003). Dalam perancangan tata letak, analisis aliran material lebih cenderung untuk mendapatkan atau mengetahui biaya dari pemindahan material, jadi dalam hal ini

15 lebih bersifat kuantitatif. Sedang analisis yang lebih bersifat kualitatif dalam perancangan tata letak dapat digunakan apa yang dinamakan Activity Relationship Chart (ARC). Pada ARC terdapat variabel untuk menggantikan angka-angka yang bersifat kuantitatif. Variabel tersebut berupa suatu simbol-simbol yang melambangkan derajat keterdekatan antara departemen satu dengan departemen lainnya. Simbol-simbol yang digunakan untuk menunjukkan derajat keterkaitan aktivitas adalah sebagai berikut : A= Mutlak perlu E= Sangat penting I= Penting O= Cukup atau biasa U= Tidak penting X = Tidak dikehendaki Metode ini menghubungkan aktivitas-aktivitas secara berpasangan sehingga semua aktivitas akan diketahui tingkat hubungannya. Hubungan aktivitas dalam suatu organisasi atau perusahaan bisa ditinjau dari sisi hubungan keterkaitan secara organisasi; keterkaitan aliran (aliran material, peralatan, manusianya, informasi maupun aliran keuangan); keterkaitan lingkungan (keamanan dan keselamatan, temperatur, kebisingan, penerangan dan sebagainya); dan juga keterkaitan proses. Setiap kegiatan atau aktifitas tersebut saling berhubungan antara satu dengan lainnya ditinjau dari beberapa kriteria, maka dalam perencanaan tata letak pabrik harus dilakukan penganalisaan yang optimal. (Purnomo, 2004). 5 METODE Kerangka Kerja Penelitian Penelitian ini dilakukan dengan dua tahapan, yaitu tahap identifikasi tata letak dan tahap perbaikan tata letak. Tahap identifikasi dilakukan untuk memperoleh data transaksi dan denah tata letak produk selama satu bulan. Selain itu, tahap identifikasi ini juga untuk mengidentikasi apakah ada perubahan tata letak pada produk. Perubahan tata letak produk tersebut baik terjadi seminggu sekali, dua minggu sekali, tiga minggu sekali maupun sebulan sekali. Tahap perbaikan tata letak dilakukan untuk memperoleh denah tata letak baru yang sesuai dengan data transaksi selama satu bulan. Tahap perbaikan tata letak ini pun dilakukan untuk memahami prefensi pelanggan sehingga pelanggan dapat dengan mudah mengambil produk yang mereka inginkan. Dengan demikian, ekspektasi pelanggan pun tercapai. Pencapaian ini dapat menjadikan pelanggan loyal terhadap koperasi retail dan otomatis pendapatan koperasi retail pun dapat meningkat karena dapat memenuhi ekspektasi dari pelanggannya.

16 6 Prosedur Analisis Data Tahap identifikasi tata letak Pada tahap ini, identifikasi tata letak dilakukan dengan melakukan pengamatan secara langsung. Pengamatan yang dilakukan adalah mengamati proses terjadinya transaksi, mendata produk-produk yang terjual selama transaksi tersebut berlangsung, dan memperoleh denah tata letak. Pengamatan ini dilakukan selama satu bulan. Pengamatan proses transaksi dan mendata produk-produk yang terjual dilakukan dari koperasi retail ini buka hingga tutup. Pengamatan memperoleh denah tata letak dilakukan jika karyawan dari koperasi retail tersebut berencana mengubah ulang tata letak produk-produk. Tahap perbaikan tata letak Pada tahap ini, analisis data transaksi dilakukan dengan analisis RFM dan associacion rules sehingga menghasilkan kaidah atau rules untuk penempatan produk. Tahapan dari perbaikan tata letak dapat dilihat pada gambar dibawah ini. Gambar 1. Tahap perbaikan tata letak

17 7 Data Transaksi Data transaksi yang diperlukan adalah data transaksi yang terjadi selama satu bulan. Pengambilan data transaksi ini dilakukan dari koperasi retail tersebut buka hingga tutup. Data transaksi ini meliputi tanggal dan waktu pembelian serta produk-produk yang terbeli. Analisis Data Data dianalisis dengan dua tahapan, yaitu dengan analisis RFM dan association rules mining. Analisis RFM ini dilakukan untuk mengklasifikasi data transaksi produk menjadi kriteria-kriteria yang telah ditentukan dan telah diubah dalam bentuk kode berupa huruf. Association rules mining dilakukan untuk memperoleh kaidah atau rules dalam penentuan denah peletakkan produk-produk. 1. Analisis RFM Pada analisis RFM, data transaksi diklasifikasi berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, seperti produk kategori makanan, minuman, sabun mandi maupun cuci piring, parfum, pakaian dan ATK (Alat Tulis Kantor). Kemudian, kategori-kategori tersebut diubah dalam bentuk kode, seperti kode A untuk kategori Penyegar. Bagan alir analisis RFM dapat dilihat pada gambar 2. Gambar 2. Bagan alir analisis RFM.

18 8 2. Association rules mining Teknik association rules mining dapat dilakukan setelah pengkodean data selesai. Kemudian, data produk tersebut dibentuk menjadi item set (sekumpulan item) untuk melihat berapa banyak produk tersebut dibeli secara bersamaan dengan produk lain, seperti produk Aa dengan Ab. Setelah itu, perhitungan support untuk tiap item set dapat dilakukan sesuai pada persamaan 1. Nilai confidence dapat dihitung setelah mendapatkan nilai support. Kegunaan nilai confidence adalah untuk melihat hubungan antara dua item, seperti seberapa sering item A dibeli jika pelanggan membeli item B. Rumus perhitungan nilai confidence sesuai pada persamaan 2. Nilai improvement (importance) dapat dilakukan setelah mendapatkan nilai confidence. Kegunaan nilai improvement (importance) adalah untuk menyatakan besarnya kemungkinan dua item dapat dibeli secara bersamaan. Rumus perhitungan improvement sesuai pada persamaan 3. Bagan alir association rules mining terdapat pada gambar 3. Gambar 3. Bagan alir association rules mining

19 9 Data Layout Pada data layout, penentuan nilai A, E, I, O, U, X dilakukan berdasarkan tiap-tiap kelas atau kategori. Kegunaan nilai A, E, I, O, U, X adalah untuk menentukan kedekatan dari peletakkan produk berdasarkan kelas. Nilai A, E, I, O, U, X ditentukan dari besarnya nilai support yang diperoleh. Contohnya seperti nilai A yang mengindikasikan bahwa antara dua produk tersebut mutlak untuk didekatkan sehingga nilai yang diperlukan juga harus yang tertinggi. Dengan demikian, nilai A diperoleh dengan produk yang nilai support tertinggi. Kemudian untuk menentukan kedekatan berdasarkan produk pangan dengan produk non-pangan, nilai support dikalikan dengan faktor pembatas. Perhitungannya adalah sebagai berikut: Kategori produk pangan produk pangan: S, x 1.(4) Kategori produk pangan produk non-pangan: S, x 0.5 (5) Kategori produk non-pangan non-pangan: S, x 1 (6) Dengan diperolehnya nilai support yang telah dikalikan dengan faktor pembatas sesuai persamaan 4, 5, dan 6, diagram keterkaitan dapat dibuat seperti contoh pada gambar 4 di bawah ini. Gambar 4. Contoh gambar diagram keterkaitan (Tompkins et al., 2002) HASIL DAN PEMBAHASAN Tahap identifikasi tata letak Pada tahap ini, data transaksi dan denah tata letak produk selama satu bulan telah diperoleh. Data transaksi diperoleh melalui pengamatan langsung di tempat selama koperasi retail tersebut beroperasi. Denah tata letak produk diperoleh diperoleh jika karyawan koperasi retail tersebut ingin mengubah tata letak produk-

20 10 produk. Akan tetapi, tata letak produk dalam satu bulan tidak ada perubahan sedikitpun. Hal ini dikarenakan koperasi tersebut melakukan peletakkan barang karena dibayar lebih oleh perusahaan pemasok untuk meletakkan produkproduknya di tempat yang strategis. Selain itu, koperasi tersebut juga tidak ada kesadaran untuk meningkatkan daya jual berdasarkan preferensi pelanggan terutama dalam hal tata letak. Dengan demikian, tahap perbaikan tata letak pun sudah dapat dilakukan. Gambar di bawah ini adalah denah tata letak sebelum diperbaiki. Gambar 5. Denah peletakkan produk sebelum perbaikan Tahap perbaikan tata letak Pada analisis RFM, data transaksi yang terjadi selama satu bulan dikategorikan atau diklasifikasikan berdasarkan kebutuhan. Pada penelitian ini, berdasarkan transaksi yang terjadi perhari, terdapat 17 kategori produk yang telah diubah dalam bentuk kode dan dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

21 11 Tabel 1. Jumlah produk dan kode produk sesuai kategori produk Kategori Produk Kode Jumlah produk Kode sesuai abjad Penyegar A 16 Aa hingga Ap Keperluan Mandi B 9 Ba hingga Bi Susu C 11 Ca hingga Ck Minuman D 39 Da hingga Dam Keperluan Cuci E 4 Ea hingga Ed Makanan Ringan F 35 Fa hingga Fai Sembako G 5 Ga hingga Ge Es krim dan agar-agar H 4 Ha hingga Hd Roti I 4 Ia hingga Id Obat-obatan J 6 Ja hingga Jf Bumbu dapur K 4 Ka hingga Kd Mie L 3 La hingga Lc Tisu dan pembalut M 3 Ma hingga Mc Parfum,Lotion,bedak N 7 Na hingga Ng ATK O 2 Oa dan Ob Lain-lain P 8 Pa hingga Pi Pakaian Q 1 Qa Teknik association rules mining dapat dilakukan setelah kategori produk dan masing-masing produk diklasifikasikan. Kemudian, data produk tersebut dibuat menjadi item set (sekumpulan item) untuk melihat berapa banyak produk tersebut dibeli secara bersamaan dengan produk lain, seperti produk Ah ( teh celup Sariwangi) dengan Ai (teh celup Sosro). Nilai support tertinggi adalah produk Ah (teh celup Sariwangi) -> Al (kopi kapal api bubuk) dan Ao (Silverqueen) -> Ap (Kinderjoy) dengan nilai 0.5. Berdasarkan nilai support tersebut, pembeli untuk membeli produk Ah (teh celup Sariwangi) -> Al (kopi kapal api bubuk) dan Ao (Silverqueen) -> Ap (Kinderjoy) secara bersamaan cukup tinggi. Nilai confidence dapat dihitung setelah mendapatkan nilai support. Kegunaan nilai confidence adalah untuk melihat hubungan antara dua item, seperti seberapa sering item A dibeli jika pelanggan membeli item B. Nilai confidence tertinggi adalah produk Ah (teh celup Sariwangi) -> Al (kopi kapal api bubuk) dan Ao (Silverqueen) -> Ap (Kinderjoy) dengan nilai Berdasarkan nilai confidence tersebut, kecenderungan pembeli jika membeli produk Ah (teh celup Sariwangi)juga membeli Al (kopi kapal api bubuk) dan jika membeli produk Ao ( Silverqueen) juga membeli Ap (Kinderjoy) cukup tinggi. Nilai improvement (importance) dapat dilakukan setelah mendapatkan nilai confidence. Kegunaan nilai improvement (importance) adalah untuk menyatakan besarnya kemungkinan dua item dapat dibeli secara bersamaan. Nilai improvement/ importance tertinggi adalah produk Ah (teh celup Sariwangi) -> Al (kopi kapal api bubuk) dan Ao (Silverqueen) -> Ap (Kinderjoy) dengan nilai x Berdasarkan nilai improvement/ importance tersebut, besarnya kemungkinan pembeli untuk membeli produk Ah (teh celup Sariwangi) -> Al (kopi kapal api bubuk) dan Ao (Silverqueen) -> Ap (Kinderjoy) secara bersamaan cukup tinggi. Berikut adalah contoh tabel hasil perhitungan nilai support, confidence, dan improvement untuk produk Ah (teh celup sariwangi).

22 12 Tabel 2. Hasil perhitungan nilai support, confidence, dan improvement untuk produk Ah (teh celup sariwangi) Hubungan Jumlah Support Confidence Improvement dua produk Ah -> Ai Ah -> Aj Ah -> Ak Ah -> Al E-07 Ah -> Am Ah -> An Ah -> Ao Ah -> Ap Dengan didapatkannya nilai support untuk tiap keterkaitan produk, nilai A, E, I, O, U, X sudah dapat ditentukan. Namun dalam penentuan kedekatan peletakan produk, nilai X tidak disertakan karena semua produk dalam tiap kategori harus dalam satu tempat. Jadi, yang ditentukan hanya nilai A, E, I, O, U saja. Berdasarkan nilai support pada tiap produk, nilai A, E, I, O, U adalah sebagai berikut: Tabel 2.1 Ketentuan nilai support tiap produk pada simbol derajat kedekatan A, E, I, O, U Simbol derajat kedekatan Nilai support A > 0.04 E I O U < 0.01 Dengan ditentukannya nilai dari A, E, I, O, U dan nilai support yang telah dikalikan dengan faktor pembatas sesuai pada persamaan 4, 5, dan 6 maka diagram ketekaitan sudah dapat digambarkan, contoh diagram keterkaitan adalah seperti pada gambar di bawah ini.

23 13 Gambar 6. Contoh diagram keterkaitan untuk produk kategori A Kemudian diagram keterkaitan untuk tiap kategori, nilai support tertinggi terdapat pada kategori E (keperluan cuci)-> Q (bumbu dapur), yaitu 1.2. Penentuan nilai A, E, I, O, U, X pada tiap kategori berbeda dengan nilai A, E, I, O, U, X pada tiap produk. Oleh karena itu, nilai A, E, I, O, U, X pada tiap kategori adalah sebagai berikut: Tabel 2.2 Ketentuan nilai support tiap kategori produk pada simbol derajat kedekatan A, E, I, O, U Simbol derajat kedekatan Nilai support A > 0.8 E I O U X 0

24 14 Dengan diperolehnya nilai support untuk tiap kategori, diagram keterkaitan pun sudah dapat digambarkan. Gambar diagram keterkaitan dari tiap kategori ada pada gambar di bawah ini. Gambar 7. Diagram keterkaitan tiap kategori Dengan tergambarkanya diagram keterkaitan untuk tiap kategori, denah untuk peletakkan produk per kategori pun sudah dapat digambarkan. Hasilnya ada pada gambar di bawah ini.

25 15 Gambar 8. Denah peletakkan produk per kategori Pada gambar tersebut, kategori E (keperluan cuci) dan K (bumbu dapur) berposisi mutlak berdekatan karena memiliki nilai support tertinggi, yaitu 1.2. Posisi kategori A (penyegar) berpindah menjadi posisi paling dekat dengan kasir menggeser kategori D (minuman) di sebelahnya. Kategori L (mie) mengisi posisi kategori A diikuti dengan kategori P (lain-lain) yang berposisi disebelahnya. Kemudian, kategori B (keperluan mandi), N (parfum, lotion dan bedak), J (roti), dan I (obat-obatan) berturut-turut mundur. Kategori G (sembako) tidak berpindah posisi, namun posisi kategori F (makanan ringan) yang luas bertukar tempat dengan kategori F yang sempit diikuti dengan kategori H (es krim dan agar-agar). Posisi kategori Q (pakaian) tidak berpindah posisi juga, namun kategori K menjadi berada di sebelah kategori C (susu). Kemudian, kategori M (tisu dan pembalut) bertukar posisi dengan kategori O (ATK) diikuti dengan kategori E yang berada disebelahnya.

26 16 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Hasil identifikasi tata letak menunjukkan bahwa peletakkan produk di koperasi retail selama sebulan tidak beraturan dan tidak mengalami perubahan, seperti kategori produk pangan didekatkan dengan produk non-pangan. Contohnya adalah kedekatan antara produk pakaian dengan susu. Hal ini dikarenakan tidak adanya kesadaran dari koperasi retail tersebut akan pentingnya perubahan tata letak produk. Hasil perbaikan tata letak menunjukkan nilai support tertinggi terdapat pada kategori E (Keperluan mencuci) -> K (Bumbu dapur), yaitu 1.2. Dengan demikian, denah peletakan kategori E dan K berposisi mutlak berdekatan. Kemudian, berdasarkan nilai support tersebut, kategori Q (pakaian) sudah tidak bersebelahan dengan kategori C (susu) karena sudah dipisah oleh kategori K (bumbu dapur). Posisi kategori A (penyegar) berpindah ke ruas kiri menjadi posisi paling dekat dengan kasir menggeser kategori D (minuman) disebelahnya. Kategori L (mie) mengisi posisi kategori A diikuti dengan kategori P (lain-lain) yang berposisi disebelahnya. Kemudian, peletakkan pada ruas kanan diisi berturut-turut kategori B (keperluan mandi), N (parfum, lotion dan bedak), J (roti), dan I (obat-obatan). Kategori G (sembako) tidak berpindah posisi, namun posisi kategori F (makanan ringan) yang luas bertukar tempat dengan kategori F yang sempit diikuti dengan kategori H (es krim dan agar-agar). Posisi kategori Q (pakaian) tidak berpindah posisi juga, namun kategori K menjadi berada di sebelah kategori C (susu). Kemudian, kategori M (tisu dan pembalut) bertukar posisi dengan kategori O (ATK) diikuti dengan kategori E yang berada disebelahnya. Saran Karena penelitian ini berdasarkan data historis, pengujian terhadap preferensi pelanggan tidak dilakukan. Untuk penelitian selanjutnya, akan lebih baik jika mengkomunikasikan kepada koperasi retail tersebut bahwa perubahan tata letak ini penting untuk dilakukan. Kemudian, tingkah laku pelanggan dalam pembelian tiap bulannya tidak selalu sama atau cenderung musiman. Oleh karena itu, untuk peletakkan produk perlu diperhatikan pertisi waktunya sehingga dapat menyesuaikan pembelian produk pada bulan tertentu.

27 17 DAFTAR PUSTAKA Adhitama B Determining the sales strategy using the association rules in the context of CRM. Ilmu Komputer. Palembang (ID): UNSRI. Anonim Industri Retail [internet]. [diunduh 2010 Mei 20]. Tersedia pada Apple JM Tata Letak Pabrik Dan Pemindahan Bahan, edisisi ketiga. Bandung (ID): ITB. Coltman TR Where Are the Benefits in CRM Technology Investment?, Proceedings of 39th Annual Hawaii International Conference on System Science (HICS 06), 4-7. Danardatu AH Pengenalan Customer Relationship. Yogyakarta: Andi. Injazz JC, Karen P Understanding Customer Relationship Management (CRM): People, process and technology. Business Process Management Journal, 9, 5, Tompkins JA, White JA, Bozer YA, Tanchoco JMA Facilities Planning Third Edition. John Wiley & Sons. Kubil BA, Doku AK Towards a successful customer relationship management: A conceptual framework. African Journal of Marketing Management, 2, 3, (March 2010), pp , ISSN Muharam, S (2001a). Trend Industri Retail Indonesia di Mienium Baru : Evolusi Format Retail di Indonesia [internet]. [diunduh 2013 Juli 7]. Tersedia pada Purnomo, H Perencanaan dan Perancangan Fasilitas. Graha Ilmu. Yogyakarta. Agrawl R, Imielinski T, Swami A. Mining association rules between sets of items in large databases, In Proc of ACM SIGMOD Confrence on Management of Data Washington D.C May Tsiptsis, Chorianopoulus Data Mining Techniques in CRM Inside Customer Segmentation. West Sussex: Wiley. Wiggjosoebroto S Tata Letak Pabrik dan Pemindahan Bahan,edisi ketiga. Guna Widya.

28 18 Lampiran 1: Kuesioner pembelian produk Analisis Tata Letak Produk Pada Pengelolaan Preferensi Pelanggan Koperasi Retail RAHASIA MOHON MENJAWAB DAFTAR PERTANYAAN DENGAN MENGISI JAWABAN PADA LEMBAR INI. SEMUA DATA DAN INFORMASI YANG DIBERIKAN AKAN DIJAGA KERAHASIAANYA A. Karakteristik Responden Isilah pertanyaan dibawah ini sesuai dengan pribadi Anda : 1. Nama : Usia : No. telepon/ HP : Alamat :... RT :... RW :... Kode Pos :... Propinsi :... B. Karakteristik Pembelian Produk Produk yang dibeli selama sebulan: Produk yang dibeli selama seminggu: Produk yang dibeli selama sehari: Terimakasih atas partisipasi dan kerjasama Anda dalam mengisi kuesioner ini!

29 Lampiran 2: Contoh data transaksi 19

30 20 Lampiran 3: Nilai support keterkaitan kategori A hingga Q A -> B -> C -> D -> E -> F -> G -> H -> I -> J -> K -> L -> M -> N -> O -> P -> A B C D E F G H I J K L M N O P Q

31 21 RIWAYAT HIDUP Firdaus Karimuddin. Lahir di Sigli, dari ayah Ir.H. Karimuddin, MM. dan ibu Hj. Saudah Budiman, sebagai putra pertama dari tujuh bersaudara. Penulis menamatkan SMA dari SMAN 4 Depok dan pada tahun 2007 diterima di IPB melalui jalur Undangan Seleksi Mahasiswa IPB (USMI). Selama mengikuti perkuliahan, penulis aktif dalam kegiatan organisasi seperti, Koperasi Mahasiswa periode sebagai Anggota dan Himpunan Mahasiswa Teknologi Industri IPB (Himalogin IPB) sebagai Anggota periode , sebagai Sekretaris Bagian Inventaris periodee , dan sebagai Ketua Departemen Kewirausahaan periode Pada tahun 2010 penulis melaksanakan Praktik Lapangan di PT. Indofood Sukses Makmur (ISM) Bogasari Flour Mill Division untuk mempelajari Customer Reationship Management.

METODE PENELITIAN. Tahapan pengembangan sistem PSP (Penetapan Strategi Penjualan) 1.0 seperti pada Gambar 2 di bawah ini. Mulai

METODE PENELITIAN. Tahapan pengembangan sistem PSP (Penetapan Strategi Penjualan) 1.0 seperti pada Gambar 2 di bawah ini. Mulai III. METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Kerja Penelitian Tahapan pengembangan sistem PSP (Penetapan Strategi Penjualan) 1.0 seperti pada Gambar 2 di bawah ini. Mulai Analisis Sistem, keluaran: - Deskripsi

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN APLIKASI FUZZY TEMPORAL ASSOCIATION RULE MINING (STUDI KASUS : DATA TRANSAKSI PASAR SWALAYAN ) HANDAYANI RETNO SUMINAR

PENGEMBANGAN APLIKASI FUZZY TEMPORAL ASSOCIATION RULE MINING (STUDI KASUS : DATA TRANSAKSI PASAR SWALAYAN ) HANDAYANI RETNO SUMINAR PENGEMBANGAN APLIKASI FUZZY TEMPORAL ASSOCIATION RULE MINING (STUDI KASUS : DATA TRANSAKSI PASAR SWALAYAN ) HANDAYANI RETNO SUMINAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MODEL CRM

IMPLEMENTASI MODEL CRM VI. IMPLEMENTASI MODEL CRM Tahapan implementasi Model CRM ini terdiri dari dua bagian yaitu transformasi desain dan evaluasi sistem. Transformasi desain menjelaskan piranti lunak yang digunakan untuk mentransformasikan

Lebih terperinci

APLIKASI DATA MINING UNTUK ANALISIS ASOSIASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA APRIORI

APLIKASI DATA MINING UNTUK ANALISIS ASOSIASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA APRIORI APLIKASI DATA MINING UNTUK ANALISIS ASOSIASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA APRIORI SKRIPSI Disusun Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer pada Departemen Ilmu Komputer/ Informatika

Lebih terperinci

Cross-Selling: Perangkat Utama Customer Relationship Managem. Meningkatkan Loyalitas Pelanggan

Cross-Selling: Perangkat Utama Customer Relationship Managem. Meningkatkan Loyalitas Pelanggan Cross-Selling: Perangkat Utama Customer Relationship Management (CRM) Untuk Meningkatkan Loyalitas Pelanggan Seminar Kenaikan Jabatan at Department of Information Systems, Faculty of Computer Science,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi Internet telah banyak dimanfaatkan dalam berbagai organisasi, khususnya di dunia usaha. Internet menyediakan banyak kelebihan dalam dunia usaha, seperti tersedianya

Lebih terperinci

ANALISIS KERANJANG BELANJA PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN (STUDI KASUS TOSERBA YOGYA BANJAR) SKRIPSI. Oleh TRI LESTARI H

ANALISIS KERANJANG BELANJA PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN (STUDI KASUS TOSERBA YOGYA BANJAR) SKRIPSI. Oleh TRI LESTARI H ANALISIS KERANJANG BELANJA PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN (STUDI KASUS TOSERBA YOGYA BANJAR) SKRIPSI Oleh TRI LESTARI H24052006 DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI ANALISIS KERANJANG PASAR DENGAN METODE FUZZY C-COVERING

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI ANALISIS KERANJANG PASAR DENGAN METODE FUZZY C-COVERING PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI ANALISIS KERANJANG PASAR DENGAN METODE FUZZY C-COVERING KOMPETENSI RPL SKRIPSI NI KADEK DONI JULIARI NIM. 0708605037 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN ILMU

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. adanya pertumbuhan dan kemajuan ekonomi. Seiring dengan majunya

BAB I PENDAHULUAN. adanya pertumbuhan dan kemajuan ekonomi. Seiring dengan majunya BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dunia usaha di Indonesia saat ini sedang berkembang pesat dengan adanya pertumbuhan dan kemajuan ekonomi. Seiring dengan majunya pertumbuhan ekonomi Indonesia

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pelaku bisnis saat ini dituntut selalu inovatif untuk dapat bersaing dengan kompetitor. Bisnis retail seperti Apotek merupakan bisnis dengan persaingan yang sangat

Lebih terperinci

DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS PENJUALAN

DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS PENJUALAN PROSIDING SEMINAR ILMIAH SISTEM INFORMASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI Pusat Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat (P4M) STMIK Dipanegara Makassar Jl. Perintis Kemerdekaan Km. 9 Makassar 1 DATA MINING MENGGUNAKAN

Lebih terperinci

Penerapan Metode Fuzzy C-Means dengan Model Fuzzy RFM (Studi Kasus : Clustering Pelanggan Potensial Online Shop)

Penerapan Metode Fuzzy C-Means dengan Model Fuzzy RFM (Studi Kasus : Clustering Pelanggan Potensial Online Shop) 157 Penerapan Metode Fuzzy C-Means dengan Model Fuzzy RFM (Studi Kasus : Clustering Pelanggan Potensial Online Shop) Elly Muningsih AMIK BSI Yogyakarta E-Mail : elly.emh@bsi.ac.id Abstrak Berkembangnya

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. negara- negara ASEAN yang lain. Hal ini disebabkan pemerintah Indonesia telah

I. PENDAHULUAN. negara- negara ASEAN yang lain. Hal ini disebabkan pemerintah Indonesia telah I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia telah memasuki perdagangan bebas lebih awal dibandingkan negara- negara ASEAN yang lain. Hal ini disebabkan pemerintah Indonesia telah menandatangani Letter

Lebih terperinci

TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP PELAYANAN PRODUK IKAN SEGAR DI PASAR IKAN HIGIENIS EVERFRESH FISH MARKET PEJOMPONGAN, JAKARTA PUSAT

TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP PELAYANAN PRODUK IKAN SEGAR DI PASAR IKAN HIGIENIS EVERFRESH FISH MARKET PEJOMPONGAN, JAKARTA PUSAT TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP PELAYANAN PRODUK IKAN SEGAR DI PASAR IKAN HIGIENIS EVERFRESH FISH MARKET PEJOMPONGAN, JAKARTA PUSAT NURUL YUNIYANTI PROGRAM STUDI MANAJEMEN BISNIS DAN EKONOMI PERIKANAN

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi, khususnya di era globalisasi saat ini tidak dapat dielakkan lagi. Untuk dapat berkembang dan bertahan di dunia bisnis, suatu perusahaan harus

Lebih terperinci

Lili Tanti. STMIK Potensi Utama, Jl. K.L. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3A Tj. Mulia Medan ABSTRACT

Lili Tanti.   STMIK Potensi Utama, Jl. K.L. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3A Tj. Mulia Medan ABSTRACT Lili, Penerapan Data Mining Untuk 35 PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN JUMLAH MAHASISWA PADA SATU DAERAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI Lili Tanti Email : lili@potensi-utama.ac.id STMIK

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Meyer & Kolbe (2005) dalam papernya yang berjudul Integration of

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Meyer & Kolbe (2005) dalam papernya yang berjudul Integration of BAB II TINJAUAN PUSTAKA Meyer & Kolbe (2005) dalam papernya yang berjudul Integration of customer relationship management: status quo and implications for research and practice mencoba meneliti berbagai

Lebih terperinci

DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI

DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI Heroe Santoso 1), I Putu Hariyadi 2), Prayitno 3) 1), 2),3) Teknik Informatika STMIK Bumigora Mataram Jl Ismail Marzuki

Lebih terperinci

Perencanaan Sumber Daya

Perencanaan Sumber Daya MODUL PERKULIAHAN Perencanaan Sumber Daya Customer Relationship Management Fakultas Program Studi TatapMuka Kode MK DisusunOleh Program Magister Teknik B11536BA Pascasarjana Industri (M-203) 10 Abstract

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada dasarnya orang suka berbelanja, dan orang-orang berbelanja untuk memenuhi kebutuhan atau hanya ingin membeli sesuatu barang yang diinginkan. Dalam sebuah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berbagai penemuan terbaru di dalam pengumpulan dan penyimpanan data telah memungkinkan berbagai organisasi untuk mengumpulkan berbagai data (data pembelian, data nasabah,

Lebih terperinci

HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA

HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

ANALISIS KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN DALAM PENGGUNAAN METODE PEMBAYARAN NON-TUNAI

ANALISIS KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN DALAM PENGGUNAAN METODE PEMBAYARAN NON-TUNAI ANALISIS KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN DALAM PENGGUNAAN METODE PEMBAYARAN NON-TUNAI (PREPAID CARD) LOVITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 SURAT PERNYATAAN Saya menyatakan dengan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketika suatu organisasi tumbuh semakin besar dan pola tingkatan operasionalnya semakin tidak sederhana dan kompleks, maka secara alamiah tuntutan pihak manajemen akan

Lebih terperinci

PENGGALIAN KAIDAH MULTILEVEL ASSOCIATION RULE DARI DATA MART SWALAYAN ASGAP

PENGGALIAN KAIDAH MULTILEVEL ASSOCIATION RULE DARI DATA MART SWALAYAN ASGAP PENGGALIAN KAIDAH MULTILEVEL ASSOCIATION RULE DARI DATA MART SWALAYAN ASGAP Teguh Pradana 1) 1) Program Studi/Prodi Teknik Informatika, STMIK Yadika, email: INTI_PERSADA_SOFTWARE@yahoo.co.id Abstrak: Perkembangan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam periode enam tahun terakhir (tahun 2007 2012), jumlah gerai ritel modern di Indonesia mengalami pertumbuhan rata-rata 17,57% per tahun. Pada tahun 2007, jumlah

Lebih terperinci

ANALISIS PERILAKU PEMBELIAN DENGAN MENGGUNAKAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA USAHA RITEL (Studi Kasus Karima Swalayan, Bogor)

ANALISIS PERILAKU PEMBELIAN DENGAN MENGGUNAKAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA USAHA RITEL (Studi Kasus Karima Swalayan, Bogor) ANALISIS PERILAKU PEMBELIAN DENGAN MENGGUNAKAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA USAHA RITEL (Studi Kasus Karima Swalayan, Bogor) Oleh WINDA MIRANTI H 24076133 PROGRAM SARJANA MANAJEMEN PENYELENGGARAAN KHUSUS

Lebih terperinci

Enterprise Resource Planning

Enterprise Resource Planning MODUL PERKULIAHAN Enterprise Resource Planning Supply Chain Management and Customer Relationship Management Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh Sistem Informasi Sistem Informasi 04 MK18046

Lebih terperinci

PREFERENSI LAYANAN PELANGGAN BERBASIS CRM (Customer Relationship Management) DENGAN PENDEKATAN APRIORI DAN BOND ERNIYATI

PREFERENSI LAYANAN PELANGGAN BERBASIS CRM (Customer Relationship Management) DENGAN PENDEKATAN APRIORI DAN BOND ERNIYATI PREFERENSI LAYANAN PELANGGAN BERBASIS CRM (Customer Relationship Management) DENGAN PENDEKATAN APRIORI DAN BOND ERNIYATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

PERANCANGAN ULANG TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI PADA DEPARTEMEN PRODUKSI MESIN PACKAGING DENGAN BLOCPLAN

PERANCANGAN ULANG TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI PADA DEPARTEMEN PRODUKSI MESIN PACKAGING DENGAN BLOCPLAN PERANCANGAN ULANG TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI PADA DEPARTEMEN PRODUKSI MESIN PACKAGING DENGAN BLOCPLAN Studi Kasus: (PT. INTERPACK PACKAGING AND PROCESSING MANUFACTURERS) Skripsi Diajukan Kepada Universitas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah PT. ARINDO PRATAMA (PT. AP) merupakan sebuah perusahaan nasional yang berdiri pada tahun 1993 di

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah PT. ARINDO PRATAMA (PT. AP) merupakan sebuah perusahaan nasional yang berdiri pada tahun 1993 di BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah PT. ARINDO PRATAMA (PT. AP) merupakan sebuah perusahaan nasional yang berdiri pada tahun 1993 di Bandung, Jawa Barat, Indonesia. PT ARINDO PRATAMA adalah badan

Lebih terperinci

ANALISA POLA DATA HASIL PEMBANGUNAN KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE

ANALISA POLA DATA HASIL PEMBANGUNAN KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE ANALISA POLA DATA HASIL PEMBANGUNAN KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE Dewi Sibagariang 1), Karina Auliasari 2) 1.2) Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA HASH BASED TERHADAP ATURAN ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN FREQUENT ITEMSET STUDY KASUS RUMAH MAKAN SEAFOOD KITA

IMPLEMENTASI ALGORITMA HASH BASED TERHADAP ATURAN ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN FREQUENT ITEMSET STUDY KASUS RUMAH MAKAN SEAFOOD KITA IMPLEMENTASI ALGORITMA HASH BASED TERHADAP ATURAN ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN FREQUENT ITEMSET STUDY KASUS RUMAH MAKAN SEAFOOD KITA Farha Ramadhan Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR. Usulan Re-Layout Tata Letak Fasilitas Produksi Dengan Menggunakan Metode SLP di Departemen Produksi Bagian OT Cair di PT IKP

TUGAS AKHIR. Usulan Re-Layout Tata Letak Fasilitas Produksi Dengan Menggunakan Metode SLP di Departemen Produksi Bagian OT Cair di PT IKP TUGAS AKHIR Usulan Re-Layout Tata Letak Fasilitas Produksi Dengan Menggunakan Metode SLP di Departemen Produksi Bagian OT Cair di PT IKP Diajukan Guna Melengkapi Sebagian Syarat Dalam mencapai gelar Sarjana

Lebih terperinci

Konsep Data Mining. Pendahuluan. Bertalya. Universitas Gunadarma 2009

Konsep Data Mining. Pendahuluan. Bertalya. Universitas Gunadarma 2009 Konsep Data Mining Pendahuluan Bertalya Universitas Gunadarma 2009 Latar Belakang Data yg dikumpulkan semakin bertambah banyak Data web, e-commerce Data pembelian di toko2 / supermarket Transaksi Bank/Kartu

Lebih terperinci

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara Basis data adalah kumpulan terintegrasi dari occurences file/table yang merupakan representasi data dari suatu model enterprise. Sistem basisdata sebenarnya tidak lain adalah sistem penyimpanan-record

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN SMA DWI TUNGGAL TANJUNG MORAWA

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN SMA DWI TUNGGAL TANJUNG MORAWA PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN SMA DWI TUNGGAL TANJUNG MORAWA Domma Lingga Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian...

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian... ABSTRAK Analisis asosiasi adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.aturan asosiatif dari analisis pembelian di suatu pasar swalayan adalah mengetahui besarnya

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Anindita Dwi Respita,2015. a. Penelitian ini menjelaskan tentang tujuan : menggunakan metode market basket analysis.

BAB II LANDASAN TEORI. Anindita Dwi Respita,2015. a. Penelitian ini menjelaskan tentang tujuan : menggunakan metode market basket analysis. BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1 Penelitian Terkait 1) Penelitian terdahulu dengan judul Online Shop kecantikan dan kosmetik dengan pemberian saran pembelian produk menggunakan Market Basket

Lebih terperinci

PENCARIAN ASSOCIATION RULES PADA DATA LULUSAN MAHASISWA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH SKRIPSI SHARFINA FAZA

PENCARIAN ASSOCIATION RULES PADA DATA LULUSAN MAHASISWA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH SKRIPSI SHARFINA FAZA PENCARIAN ASSOCIATION RULES PADA DATA LULUSAN MAHASISWA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH SKRIPSI SHARFINA FAZA 101402088 PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Perencanaan Tata Letak Fasilitas 2.1.1 Pengertian Perencanaan Fasilitas Perencanaan tata letak fasilitas termasuk kedalam bagian dari perancangan tata letak pabrik. Perencanaan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Kinerja Customer Relationship Management (CRM) berbasis perilaku

BAB I PENDAHULUAN. Kinerja Customer Relationship Management (CRM) berbasis perilaku BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kinerja Customer Relationship Management (CRM) berbasis perilaku konsumen merupakan suatu cara untuk memahami perilaku konsumen secara keseluruhan pada suatu pasar

Lebih terperinci

Jakarta, November Peneliti

Jakarta, November Peneliti KATA PENGANTAR Segala puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas semua berkat, bimbingan, serta rahmat-nya sehingga kami dapat menyelesaikan tesis ini dengan tepat waktu sebagai salah satu

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYALURAN KREDIT DI BANK UMUM MILIK NEGARA PERIODE TAHUN RENALDO PRIMA SUTIKNO

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYALURAN KREDIT DI BANK UMUM MILIK NEGARA PERIODE TAHUN RENALDO PRIMA SUTIKNO ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYALURAN KREDIT DI BANK UMUM MILIK NEGARA PERIODE TAHUN 2004-2012 RENALDO PRIMA SUTIKNO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

PENCARIAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI SEBAGAI BAHAN REKOMENDASI STRATEGI PEMASARAN PADA TOKO ACIICA

PENCARIAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI SEBAGAI BAHAN REKOMENDASI STRATEGI PEMASARAN PADA TOKO ACIICA PENCARIAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI SEBAGAI BAHAN REKOMENDASI STRATEGI PEMASARAN PADA TOKO ACIICA SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA CT-Pro PADA KOMODITAS EKSPOR DAN IMPOR SKRIPSI ELISA SEMPA ARIHTA KABAN

PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA CT-Pro PADA KOMODITAS EKSPOR DAN IMPOR SKRIPSI ELISA SEMPA ARIHTA KABAN PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA CT-Pro PADA KOMODITAS EKSPOR DAN IMPOR SKRIPSI ELISA SEMPA ARIHTA KABAN 101421012 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Indonesia merupakan negara berkembang, yang biasanya memiliki salah satu ciri

BAB I PENDAHULUAN. Indonesia merupakan negara berkembang, yang biasanya memiliki salah satu ciri BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Indonesia merupakan negara berkembang, yang biasanya memiliki salah satu ciri dengan menjamurnya perusahaan industri. Setiap industri yang ada dituntut untuk

Lebih terperinci

PENGGUNAAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI STRATEGI PENJUALAN PADA TOSERBA DIVA SKRIPSI

PENGGUNAAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI STRATEGI PENJUALAN PADA TOSERBA DIVA SKRIPSI PENGGUNAAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI STRATEGI PENJUALAN PADA TOSERBA DIVA SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program

Lebih terperinci

ANALISIS EFEKTIVITAS SALURAN DISTRIBUSI FRUIT TEA DI WILAYAH BOGOR (STUDI KASUS PADA KANTOR PENJUALAN (KP) BOGOR PT. SINAR SOSRO)

ANALISIS EFEKTIVITAS SALURAN DISTRIBUSI FRUIT TEA DI WILAYAH BOGOR (STUDI KASUS PADA KANTOR PENJUALAN (KP) BOGOR PT. SINAR SOSRO) ANALISIS EFEKTIVITAS SALURAN DISTRIBUSI FRUIT TEA DI WILAYAH BOGOR (STUDI KASUS PADA KANTOR PENJUALAN (KP) BOGOR PT. SINAR SOSRO) Oleh ETTY NUR BAETI H24103062 DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN

Lebih terperinci

Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) Pertemuan 1 Konsep Dasar

Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) Pertemuan 1 Konsep Dasar (CRM) Pertemuan 1 Konsep Dasar Pengertian Customer Relationship Management (selanjutnya disingkat CRM) didefinisikan sebagai sebagai suatu rangkaian aktifitas sistematik yang terkelola sebagai usaha untuk

Lebih terperinci

ABSTRAK. Studi di PT Bank Internasional Indonesia Tbk. Nama : Ratna Mutiara NPM : R009 MAGISTER MANAJEMEN UNIVERSITAS WIDYATAMA BANDUNG

ABSTRAK. Studi di PT Bank Internasional Indonesia Tbk. Nama : Ratna Mutiara NPM : R009 MAGISTER MANAJEMEN UNIVERSITAS WIDYATAMA BANDUNG ABSTRAK PENGARUH BAURAN PEMASARAN (MARKETING MIX) DAN KUALITAS JASA (SERVICE QUALITY) TERHADAP KEPUASAN NASABAH DEPOSITO PADA PRIORITY BANKING BII MAYBANK Studi di PT Bank Internasional Indonesia Tbk Nama

Lebih terperinci

UKDW BAB I PENDAHULUAN

UKDW BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Untuk dapat meningkatkan penjualan, pengambil keputusan / manajer toko harus dapat memperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi secara langsung. Salah satu

Lebih terperinci

ANALISIS TINGKAT KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN TERHADAP MINUMAN TEH SIAP MINUM (READY TO DRINK) MEREK TEH BOTOL SOSRO DI JAKARTA TIMUR

ANALISIS TINGKAT KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN TERHADAP MINUMAN TEH SIAP MINUM (READY TO DRINK) MEREK TEH BOTOL SOSRO DI JAKARTA TIMUR ANALISIS TINGKAT KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN TERHADAP MINUMAN TEH SIAP MINUM (READY TO DRINK) MEREK TEH BOTOL SOSRO DI JAKARTA TIMUR Oleh : NOVA RESKI SEPTINA K A14104117 PROGRAM STUDI MANAJEMEN AGRIBISNIS

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang akan diteliti. Pemanfaatan algoritma apriori sudah cukup banyak digunakan, antara lain

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang akan diteliti. Pemanfaatan algoritma apriori sudah cukup banyak digunakan, antara lain BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian ini menggunakan beberapa sumber pustaka yang berhubungan dengan kasus yang akan diteliti. Pemanfaatan algoritma apriori sudah cukup

Lebih terperinci

EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 1 EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM MONITORING DAN EVALUASI PROYEK AGROINDUSTRI JAMBU METE NAPISMAN

PENGEMBANGAN SISTEM MONITORING DAN EVALUASI PROYEK AGROINDUSTRI JAMBU METE NAPISMAN PENGEMBANGAN SISTEM MONITORING DAN EVALUASI PROYEK AGROINDUSTRI JAMBU METE NAPISMAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 PERNYATAAN MENGENAITESISDANSUMBER INFORMASI Dengan inimenyatkan

Lebih terperinci

commit to user 8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Landasan Teori 1. Pengertian Pemasaran Menurut Kotler (2009 : 5) pemasaran adalah mengidentifikasi

commit to user 8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Landasan Teori 1. Pengertian Pemasaran Menurut Kotler (2009 : 5) pemasaran adalah mengidentifikasi BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Landasan Teori 1. Pengertian Pemasaran Menurut Kotler (2009 : 5) pemasaran adalah mengidentifikasi dan memenuhi kebutuhan manusia dan sosial. Sedangkan menurut beliau, manajemen

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan teknologi informasi di era globalisasi yang begerak cepat telah

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan teknologi informasi di era globalisasi yang begerak cepat telah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi di era globalisasi yang begerak cepat telah dapat meningkatkan kinerja dan memungkinkan berbagai kegiatan dapat dilaksanakan dengan

Lebih terperinci

JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PENJUALAN BARANG PADA TOKO SINAR BARU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PENJUALAN BARANG PADA TOKO SINAR BARU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PENJUALAN BARANG PADA TOKO SINAR BARU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI IMPLEMENTATION OF DATA MINING TO PREDICT RESULTS OF SALES GOODS IN THE

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI BAB III LANDASAN TEORI Pada bagian ini membahas tentang teori - teori yang digunakan sebagai landasan pada penelitian ini. 3.1 Sistem Informasi Data merupakan bahan baku yang akan di proses untuk menghasilkan

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN FREKUENSI ITEM SET SEBAGAI STRATEGI PENJUALAN DI TOKO PUTRA MANIS SURAKARTA SKRIPSI

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN FREKUENSI ITEM SET SEBAGAI STRATEGI PENJUALAN DI TOKO PUTRA MANIS SURAKARTA SKRIPSI PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN FREKUENSI ITEM SET SEBAGAI STRATEGI PENJUALAN DI TOKO PUTRA MANIS SURAKARTA SKRIPSI Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Jenjang Strata I pada Jurusan

Lebih terperinci

PENGARUH CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT TERHADAP LOYALITAS PELANGGAN HOTEL CIPUTRA JAKARTA SKRIPSI. Nama : Heri Wahyudin NIM :

PENGARUH CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT TERHADAP LOYALITAS PELANGGAN HOTEL CIPUTRA JAKARTA SKRIPSI. Nama : Heri Wahyudin NIM : PENGARUH CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT TERHADAP LOYALITAS PELANGGAN HOTEL CIPUTRA JAKARTA SKRIPSI Nama : Heri Wahyudin NIM : 43106120152 FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS MERCUBUANA JAKARTA 2011 PENGARUH

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENATAAN BARANG DI TOKO AURALIA JAYA MENGGUNAKAN MARKET BASKET ANALYSIS

SISTEM INFORMASI PENATAAN BARANG DI TOKO AURALIA JAYA MENGGUNAKAN MARKET BASKET ANALYSIS LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI PENATAAN BARANG DI TOKO AURALIA JAYA MENGGUNAKAN MARKET BASKET ANALYSIS FARIH IQBAL WICAKSONO NIM. 201253044 DOSEN PEMBIMBING R. Rhoedy Setiawan, M.Kom Syafiul Muzid, ST,

Lebih terperinci

ANALISIS BIAYA KONSUMSI PANGAN, PENGETAHUAN GIZI, SERTA TINGKAT KECUKUPAN GIZI SISWI SMA DI PESANTREN LA TANSA, BANTEN SYIFA PUJIANTI

ANALISIS BIAYA KONSUMSI PANGAN, PENGETAHUAN GIZI, SERTA TINGKAT KECUKUPAN GIZI SISWI SMA DI PESANTREN LA TANSA, BANTEN SYIFA PUJIANTI ANALISIS BIAYA KONSUMSI PANGAN, PENGETAHUAN GIZI, SERTA TINGKAT KECUKUPAN GIZI SISWI SMA DI PESANTREN LA TANSA, BANTEN SYIFA PUJIANTI DEPARTEMEN GIZI MASYARAKAT FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

PERANCANGAN TATA LETAK FASILITAS DAN ALGORITMA BLOCPLAN

PERANCANGAN TATA LETAK FASILITAS DAN ALGORITMA BLOCPLAN PERANCANGAN TATA LETAK FASILITAS DAN ALGORITMA BLOCPLAN Disusun Oleh: Risya Yuthika (1102120156) Septi Kurniawan (1102130054) Tio Auzan Hawali (1102120067) Nenden Widha Soraya (1102120157) Achmad Rizaldi

Lebih terperinci

Bab 5 Menciptakan Nilai, Kepuasan & Loyalitas Pelanggan

Bab 5 Menciptakan Nilai, Kepuasan & Loyalitas Pelanggan Bab 5 Menciptakan Nilai, Kepuasan & Loyalitas Pelanggan Pentingnya Pelanggan Dasar dari orientasi pemasaran adalah hubungan pelanggan yang kuat Menciptakan pelanggan yang loyal adalah inti dari setiap

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan 6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Data Mining Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan

Lebih terperinci

E-Marketing dalam E-Business

E-Marketing dalam E-Business 1. Mahasiswa dapat menjelaskan tentang e-marketing di dalam Dalam e-business terdapat E-Marketing dimana e-marketing juga berperan dalam penyusunan sistem e- business.berikut ini adalah beberapa definisi

Lebih terperinci

HUBUNGAN KOMPENSASI TERHADAP MOTIVASI KERJA KARYAWAN CV DINAR TANGERANG

HUBUNGAN KOMPENSASI TERHADAP MOTIVASI KERJA KARYAWAN CV DINAR TANGERANG HUBUNGAN KOMPENSASI TERHADAP MOTIVASI KERJA KARYAWAN CV DINAR TANGERANG HARDINAL SKRIPSI PROGRAM STUDI MANAJEMEN BISNIS DAN EKONOMI PERIKANAN-KELAUTAN DEPARTEMEN SOSIAL EKONOMI PERIKANAN DAN KELAUTAN FAKULTAS

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perkembangan dan persaingan dalam dunia bisnis perdagangan serta kemajuan teknologi informasi merupakan suatu hal yang saling terkait, dalam ketatnya persaingan pasar

Lebih terperinci

PENILAIAN KONSUMEN TERHADAP ATRIBUT RESTORAN ORIENTAL FOOD (Kasus Restoran Makisu dan Shanghai Garden di Gedung Bursa Efek Indonesia) SKRIPSI

PENILAIAN KONSUMEN TERHADAP ATRIBUT RESTORAN ORIENTAL FOOD (Kasus Restoran Makisu dan Shanghai Garden di Gedung Bursa Efek Indonesia) SKRIPSI PENILAIAN KONSUMEN TERHADAP ATRIBUT RESTORAN ORIENTAL FOOD (Kasus Restoran Makisu dan Shanghai Garden di Gedung Bursa Efek Indonesia) SKRIPSI DWIANA SILVI LEUNAWATI A14103669 PROGRAM EKSTENSI MANAJEMEN

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Turban mendefinisikan Decision Support System sebagai sekumpulan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Turban mendefinisikan Decision Support System sebagai sekumpulan BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Decision Support System Turban mendefinisikan Decision Support System sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para pengambilan

Lebih terperinci

Minggu-15. Product Knowledge and Price Concepts

Minggu-15. Product Knowledge and Price Concepts Product Knowledge and Price Concepts Minggu-15 Membangun Nilai, Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan (2) (building customer value, satisfaction, and loyalty) By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM Further Information

Lebih terperinci

ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDY KASUS TOKO ALIEF)

ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDY KASUS TOKO ALIEF) ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDY KASUS TOKO ALIEF) Hernawati STMIK Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No. 18 Rt. 01/Rw. 07 Kwitang, Senen, Jakarta Pusat watiherna27@gmail.com ABSTRAK Dalam

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH HAMBATAN TARIF DAN NON TARIF DI PASAR UNI EROPA TERHADAP EKSPOR KOMODITAS UDANG INDONESIA RIRI ESTHER PAINTE

ANALISIS PENGARUH HAMBATAN TARIF DAN NON TARIF DI PASAR UNI EROPA TERHADAP EKSPOR KOMODITAS UDANG INDONESIA RIRI ESTHER PAINTE ANALISIS PENGARUH HAMBATAN TARIF DAN NON TARIF DI PASAR UNI EROPA TERHADAP EKSPOR KOMODITAS UDANG INDONESIA RIRI ESTHER PAINTE PROGRAM STUDI MANAJEMEN BISNIS DAN EKONOMI PERIKANAN-KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH DALAM MARKET BASKET ANALYSIS PEMBELIAN OBAT PADA SUATU APOTEK SKRIPSI RAISSA ADITYA RAHAYU

IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH DALAM MARKET BASKET ANALYSIS PEMBELIAN OBAT PADA SUATU APOTEK SKRIPSI RAISSA ADITYA RAHAYU IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH DALAM MARKET BASKET ANALYSIS PEMBELIAN OBAT PADA SUATU APOTEK SKRIPSI RAISSA ADITYA RAHAYU 111421072 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. retail food dan non-food dengan konsep convenience store yang berasal dari

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. retail food dan non-food dengan konsep convenience store yang berasal dari BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Franchise Circkle K adalah waralaba yang bergerak di bidang industri retail food dan non-food dengan konsep convenience store yang

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT DENGAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA TOKO BUKU ONLINE STUDI KASUS: TOKO BUKU TOGA MAS

IMPLEMENTASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT DENGAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA TOKO BUKU ONLINE STUDI KASUS: TOKO BUKU TOGA MAS IMPLEMENTASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT DENGAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA TOKO BUKU ONLINE STUDI KASUS: TOKO BUKU TOGA MAS Edi Suryanto Umi Proboyekti, Budi Sutedjo Dharma Oetomo Abstrak Dilihat

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peletakan barang pada gerai modern ternyata tidak semata-mata didasarkan pada aspek dekoratif saja. Dalam penataan juga harus memperhitungkan faktor sifat barang, tingkat

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Di Indonesia saat ini banyak bisnis baru bermunculan, hal ini dapat dilihat

BAB I PENDAHULUAN. Di Indonesia saat ini banyak bisnis baru bermunculan, hal ini dapat dilihat BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Di Indonesia saat ini banyak bisnis baru bermunculan, hal ini dapat dilihat dari banyaknya toko yang menjual kebutuhan konsumen salah satunya bisnis ritel.

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU

PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas

Lebih terperinci

Practical Work Material KS Introduction to Information System

Practical Work Material KS Introduction to Information System 2012 Practical Work Material KS091302 Introduction to Information System Module 5: Customer Relationship Management Modul ini menjelaskan tentang apa itu Customer Relationship Management dan implementasinya

Lebih terperinci

Laporan Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat Menyelesaikan pendidikan Diploma III Pada Jurusan Akuntansi Program Studi Akuntansi OLEH

Laporan Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat Menyelesaikan pendidikan Diploma III Pada Jurusan Akuntansi Program Studi Akuntansi OLEH ANALISIS PERHITUNGAN HARGA POKOK PRODUKSI DENGAN METODE ACTIVITY BASED COSTING DANBREAK EVEN POINT SEBAGAI PERENCANAAN LABA PADA PDAM TIRTA BETUAH KABUPATEN BANYUASIN Laporan Akhir ini disusun sebagai

Lebih terperinci

ANALISIS KEPUASAN NASABAH TERHADAP PRODUK TABUNGAN UMMAT (STUDI KASUS : PT. BANK MUAMALAT INDONESIA UNIT PELAYANAN SYARIAH, GARUT)

ANALISIS KEPUASAN NASABAH TERHADAP PRODUK TABUNGAN UMMAT (STUDI KASUS : PT. BANK MUAMALAT INDONESIA UNIT PELAYANAN SYARIAH, GARUT) ANALISIS KEPUASAN NASABAH TERHADAP PRODUK TABUNGAN UMMAT (STUDI KASUS : PT. BANK MUAMALAT INDONESIA UNIT PELAYANAN SYARIAH, GARUT) Oleh HENDRA BUDIMAN H24103069 DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN

Lebih terperinci

REKOMENDASI SOLUSI PADA COMPUTER MAINTENANCE MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE, KOEFISEN KORELASI PHI DAN CHI-SQUARE

REKOMENDASI SOLUSI PADA COMPUTER MAINTENANCE MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE, KOEFISEN KORELASI PHI DAN CHI-SQUARE REKOMENDASI SOLUSI PADA COMPUTER MAINTENANCE MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE, KOEFISEN KORELASI PHI DAN CHI-SQUARE Farid Sukmana 1) dan Joko Lianto Buliali 2) 1) Management of Information

Lebih terperinci

ANALISIS BAURAN PEMASARAN PRODUK IKAN SEGAR DI GIANT HYPERMARKET CABANG BARANANGSIANG BOGOR

ANALISIS BAURAN PEMASARAN PRODUK IKAN SEGAR DI GIANT HYPERMARKET CABANG BARANANGSIANG BOGOR 1 ANALISIS BAURAN PEMASARAN PRODUK IKAN SEGAR DI GIANT HYPERMARKET CABANG BARANANGSIANG BOGOR IKA SULISTIYA PROGRAM STUDI MANAJEMEN BISNIS DAN EKONOMI PERIKANAN-KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

Lebih terperinci

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER LATHIFATURRAHMAH SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TUGAS AKHIR DAN SUMBER

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci: Market Basket Analysis, Cross-selling. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Kata kunci: Market Basket Analysis, Cross-selling. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Salah satu strategi pemasaran yang dapat digunakan untuk meningkatkan volume penjualan suatu produk adalah cross selling. Penentuan cross selling produk dapat dilakukan dengan menerapkan Analisis

Lebih terperinci

BABI PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BABI PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setiap perusahaan dituntut untuk siap menghadapi persaingan yang semakin ketat dengan perusahaan lain. Makin intensifnya persaingan yang dihadapi, telah menyebabkan

Lebih terperinci

Decision Support on Supply Chain Management System Using Apriori Data Mining Algorithm

Decision Support on Supply Chain Management System Using Apriori Data Mining Algorithm Decision Support on Supply Chain Management System Using Apriori Data Mining Algorithm Eka Widya Sari, Ahmad Rianto, Siska Diatinari Andarawarih College Of Informatics And Computer Engineering Indonesia

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH PENEMPATAN PEGAWAI BERBASIS KOMPETENSI TERHADAP KINERJA PEGAWAI (STUDI KASUS DINAS PERHUBUNGAN PEMKAB BOGOR)

ANALISIS PENGARUH PENEMPATAN PEGAWAI BERBASIS KOMPETENSI TERHADAP KINERJA PEGAWAI (STUDI KASUS DINAS PERHUBUNGAN PEMKAB BOGOR) ANALISIS PENGARUH PENEMPATAN PEGAWAI BERBASIS KOMPETENSI TERHADAP KINERJA PEGAWAI (STUDI KASUS DINAS PERHUBUNGAN PEMKAB BOGOR) Disusun Oleh: Anita Naliebrata H24103041 DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda 2004-2005 Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Genap 2004/2005 ANALISIS DAN PERANCANGAN PERENCANAAN SISTEM PERHITUNGAN BIAYA PRODUKSI BERDASARKAN AKTIVITAS BERBASIS

Lebih terperinci

TRANSFORMASI BUDAYA ORGANISASI DAN PENGARUHNYA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA BANK YANG DIAMBIL ALIH KEPEMILIKANNYA OLEH ASING IRVANDI GUSTARI

TRANSFORMASI BUDAYA ORGANISASI DAN PENGARUHNYA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA BANK YANG DIAMBIL ALIH KEPEMILIKANNYA OLEH ASING IRVANDI GUSTARI i TRANSFORMASI BUDAYA ORGANISASI DAN PENGARUHNYA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA BANK YANG DIAMBIL ALIH KEPEMILIKANNYA OLEH ASING IRVANDI GUSTARI SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

Lebih terperinci

PELABELAN OTOMATIS CITRA MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS UNTUK SISTEM TEMU KEMBALI CITRA MARSANI ASFI

PELABELAN OTOMATIS CITRA MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS UNTUK SISTEM TEMU KEMBALI CITRA MARSANI ASFI PELABELAN OTOMATIS CITRA MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS UNTUK SISTEM TEMU KEMBALI CITRA MARSANI ASFI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori

Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori Erma Delima Sikumbang Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI Jakarta Jl. RS Fatmawati No. 24 Pondok Labu Jakarta Selatan Erma@bsi.ac.id

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM BERBASIS INTRANET DIVISI NEWSROOM DAN PRODUKSI PADA PT MEDIA TELEVISI INDONESIA R. M. EKSA CATRA HARANDI W.

PENGEMBANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM BERBASIS INTRANET DIVISI NEWSROOM DAN PRODUKSI PADA PT MEDIA TELEVISI INDONESIA R. M. EKSA CATRA HARANDI W. PENGEMBANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM BERBASIS INTRANET DIVISI NEWSROOM DAN PRODUKSI PADA PT MEDIA TELEVISI INDONESIA R. M. EKSA CATRA HARANDI W.K SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. 37 Jurnal Rekayasa Sistem & Industri Volume 1, Nomor 1, Juli 2014

I. PENDAHULUAN. 37 Jurnal Rekayasa Sistem & Industri Volume 1, Nomor 1, Juli 2014 PERANCANGAN USULAN TATA LETAK FASILITAS PEMBUATAN MEETING CHAIR PADA DEPARTEMEN KONTRUKSI PT CHITOSE INDONESIA MANUFACTURING DENGAN PENDEKATAN GROUP TECHNOLOGY DAN ALGORITMA BLOCPLAN UNTUK MEMINIMASI MOMEN

Lebih terperinci

CRM Hello, Goodbye. Babak Baru dalam Kesetiaan Pelanggan

CRM Hello, Goodbye. Babak Baru dalam Kesetiaan Pelanggan CRM Hello, Goodbye Babak Baru dalam Kesetiaan Pelanggan Era Tradisional Perusahaan lebih fokus pada APA bukan SIAPA Berusaha menjual sebanyak mungkin produk/jasa tanpa memperhatikan siapa yang membeli

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E124702/Perancangan Tata Letak Fasilitas Revisi 4 Satuan Kredit Semester : 2 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah

Lebih terperinci

PERANCANGAN ULANG TATA LETAK LANTAI PRODUKSI AKIBAT PEMINDAHAN DEPARTEMEN FILTER, DI PT GUDANG GARAM TBK, KEDIRI

PERANCANGAN ULANG TATA LETAK LANTAI PRODUKSI AKIBAT PEMINDAHAN DEPARTEMEN FILTER, DI PT GUDANG GARAM TBK, KEDIRI PERANCANGAN ULANG TATA LETAK LANTAI PRODUKSI AKIBAT PEMINDAHAN DEPARTEMEN FILTER, DI PT GUDANG GARAM TBK, KEDIRI SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Mencapai Derajat Sarjana Teknik Industri

Lebih terperinci