BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang"

Ari Hartanto
6 tahun lalu
Tontonan:

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan dunia perdagangan di Indonesia, khususnya pada industri grosir dan retail semakin ramai dan menuntut adanya inovasi tinggi. Ritel merupakan mata rantai terakhir dalam suatu proses distribusi, sehingga posisinya menjadi sangat penting. Melalui ritel, suatu produk dapat bertemu langsung dengan penggunanya. Menurut Soliha [1], industri ritel didefinisikan sebagai industri yang menjual produk dan jasa pelayanan yang telah diberi nilai tambah untuk memenuhi kebutuhan pribadi, keluarga, kelompok, atau pemakai akhir. Produk yang dijual kebanyakan adalah pemenuhan dari kebutuhan rumah tangga termasuk sembilan bahan pokok. Ketatnya persaingan yang terjadi, baik sesama industri grosir dan ritel atau dengan industri perdagangan lainnya, membuat industri grosir dan ritel merasa perlu melakukan penataan ulang pada strategi penjualannya. Hal ini dibutuhkan bukan hanya agar mampu bertahan dalam persaingan dunia perdagangan, melainkan juga untuk mempertahankan pelanggan dan meningkatkan pendapatan. Dalam segi teknologi, salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menangani hal tersebut adalah menerapkan Business Intelligence, sehingga data yang dimiliki suatu perusahaan atau instansi tertentu dapat dikembangkan menjadi sebuah informasi yang berguna dalam mendukung pembuatan keputusan. Salah satu bentuk penerapan Business Intelligence pada pemanfaatan data transaksi grosir dan ritel adalah analisis market-basket. Analisis tersebut terfokus pada pengamatan kebiasaan pelanggan dalam membeli, serta korelasi antar item atau dalam hal ini produk belanjaannya, dengan mengesampingkan kuantitas item dalam satu transaksi maupun urutan waktu pembeliannya. Dalam penerapannya, analisis market-basket dilakukan dengan menerapkan metode Association Rules dan algoritme FP-Growth. Algoritme ini merupakan pengembangan dari algoritme Apriori yang digunakan untuk mencari frequent pattern menggunakan prefiks FPtree dengan melibatkan nilai minimum support sebagai batasan (threshold). 1

2 2 Namun, meski analisis market-basket mulai banyak diterapkan, sejumlah penelitian yang ada [2, 3, 4, 5, 6, 7] umumnya menggunakan single minimum support, yaitu menetapkan satu nilai yang sama untuk perhitungan pada semua item yang terlibat. Penggunaan single minimum support ini kemudian memunculkan permasalahan baru. Jika nilai minimum support yang ditentukan terlalu tinggi, maka item dengan nilai support rendah atau frekuensi kemunculannya jarang tidak akan masuk dalam rule asosiasi. Sementara, jika nilai minimum support yang ditentukan terlalu rendah, rule asosiasi yang ditemukan akan berisi terlalu banyak item yang kurang berarti. Dalam hal ini, permasalahan tersebut dikenal sebagai rare item problem [8]. Permasalahan dalam penggunaan single minimum support ini disebabkan oleh keberagaman item yang terlibat dalam analisis untuk kasus data transaksi tertentu. Sebagai contoh, pada suatu data transaksi dari penjualan grosir dan ritel suatu toko terdapat pembelian produk harian seperti susu dan snack, serta produk yang bukan kebutuhan harian seperti tas dan hair spray. Jika ditentukan satu nilai minimum support yang sama, maka produk yang memenuhi nilai tersebut sudah tentu barang dengan frekuensi pembelian tinggi yang memungkinkan untuk dibeli harian seperti susu dan snack. Permasalahan tersebut juga terjadi pada kasus data transaksi Groceries yang diperoleh secara gratis dari library Arules pada aplikasi R. Pada data transaksi ini, item yang terlibat cukup beragam, yaitu barang kebutuhan sehari-hari seperti makanan atau minuman, produk kebersihan, produk perawatan pribadi (personal care), produk bukan makanan (non-food), dan sebagainya. Oleh sebab itu, diperlukan adanya pengimplementasian nilai minimum support yang beragam (multiple minimum support) sebagai batasan pada analisis market-basket. Dengan demikian, dapat ditemukan rule asosiasi yang lebih beragam frekuensi kemunculannya dan hasil analisis yang lebih rasional. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang permasalahan yang ada, maka dapat dibuat suatu rumusan permasalahan, yaitu:

3 3 1. Nilai guna data transaksi pembelian pada data transaksi Groseries masih belum dapat dimanfaatkan sebagai suatu informasi untuk bahan pertimbangan dalam membantu proses pengambilan keputusan guna memperbaiki strategi bisnis. 2. Implementasi algoritme dengan single minimum support sebagai batasan (threshold) kurang dapat mencakup seluruh item yang terlibat dengan baik, sehingga pola pembelian konsumen yang ditemukan hanya berisi item dengan nilai frekuensi kemunculan yang tinggi. 1.3 Tujuan Penelitian Tujuan dilaksanakannya penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Mengetahui perbedaan hasil pengkategorian barang berdasarkan jenis kebutuhan konsumen dan jenis barang pada implementasi multiple minimum support untuk analisis market basket. 2. Mengetahui pola pembelian konsumen dari data transaksi yang ada dan menjadikan pola tersebut sebagai bahan pertimbangan untuk meningkatkan strategi bisnis. 1.4 Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini yaitu sebagai berikut: 1. Bagi pengusaha grosir dan ritel, untuk memaksimalkan usaha dan memperbaiki strategi bisnis melalui pertimbangan pada hasil analisis market basket dari data transaksi yang dimiliki. 2. Bagi peneliti dengan topik dan permasalahan yang sama dapat digunakan sebagai bahan referensi kajian tentang implementasi multiple minimum support pada algoritme CFP-Growth Batasan Masalah Batasan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

4 4 1. Data transaksi yang digunakan untuk analisis market-basket adalah data transaksi industri grosir dan ritel Groceries dataset yang diunduh dari situs dengan sumber data berasal dari library Arules pada perangkat lunak penambang data R. 2. Penelitian dilakukan dengan menerapkan algoritme Conditional FP- Growth++, atau pengembangan algoritme FP-Growth yang menerapkan multiple minimum support sebagai nilai ambang batas serta empat teknik pruning untuk mengurangi ruang pencarian. 3. Implementasi algoritme diaplikasikan dengan Java menggunakan package association rule mining SPMF (Sequential Pattern Mining Framework). 4. Penelitian ini hanya menggunakan dua cara pengkategorian item untuk menentukan nilai MIS (Multiple Item Support), yaitu pengkategorian item berdasarkan jenis kebutuhan konsumen dan berdasarkan jenis barang. 1.6 Sistematika Penulisan BAB I : PENDAHULUAN Bab pertama berisi pendahulan, latar belakang masalah yang diangkat dalam penelitian, rumusan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, batasan masalah serta sistematika penulisan laporan. BAB II : TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI Bab kedua berisi tinjauan pustaka dan dasar teori. Tinjauan pustaka berisi berbagai pustaka dan penelitian terdahulu yang pernah ada terkait topik penelitian, Sedangkan dasar teori berisi teori-teori yang digunakan sebagai acuan jalannya penelitian yakni yang berkaitan dengan Data Mining, metode Association Rules dan algoritme CFP-Growth++, analisis market-basket, teori pengkategorian produk, teori tentang evaluasi hasil implementasi metode Association Rules, serta teori mengenai strategi pemasaran industri grosir dan ritel. BAB III : METODE PENELITIAN

5 5 Bab ketiga berisi metode yang digunakan dalam penelitian berupa alat dan bahan penelitian, langkah kerja, serta alur dan proses penelitian. BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN Bab keempat berisi pembahasan hasil penelitian yang dicapai dari pengimplementasian multiple minimum support pada algoritme CFP- Growth++ dalam analisis market-basket, sehingga nantinya dapat ditarik suatu kesimpulan. BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN Bab kelima berisi kesimpulan dan saran yang diberikan berdasarkan hasil yang dicapai, sehingga nantinya dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi pihak yang berkepentingan, serta kemungkinan perkembangan untuk penelitian selanjutnya.

dokumen-dokumen yang mirip

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perusahaan ritel yang menyediakan berbagai kebutuhan berkembang pesat bukan hanya di kota besar saja tetapi juga di kota-kota kecil. Untuk memperoleh keuntungan yang