Article Sidebar

Submitted
August 23, 2020
Published
September 25, 2020
Download
PDF Untitled
Statistic
Read Counter : 827 Download : 0

Main Article Content

Abstract

Butik SR Fashion Store merupakan perusahaan fashion yang terletak di Kota Cimahi. Perusahaan fashion saat ini sudah banyak pesaing dimana-mana khususnya di daerah Kota Cimahi. Butik SR Fashion Store saat ini memiliki target yaitu meningkatkan jumlah pelanggan serta mempertahankan pelanggan lama. Namun karena Butik SR Fashion Store mempunyai permasalahan yaitu penyampaian dan menentukan rekomendasi masih dilakukan secara langsung ditempat, sehingga mengakibatkan ketidaknyamanan bagi pelanggan apabila rekomendasi yang ditawarkan tidak sesuai dengan selera pelanggan tersebut, karena pelayanan yang diberikan oleh pihak butik belum maksimal menyebabkan loyalitas pelanggan semakin menurun. Solusi mengatasi permasalahan tersebut harus dibuatnya Sistem Customer Relationship Management (CRM) yang dapat dikelola oleh pihak butik selain itu sistem yang akan dibangun juga dapat diakses oleh pelanggan. Sistem yang dibangun akan memberikan rekomendasi secara sistem berdasarkan histori transaksi pelanggan. Untuk memberikan rekomendasi secara sistem dengan menerapkan metode asosiasi menggunakan algoritma apriori, rekomendasi tersebut diterima oleh pelanggan member melalui pesan email. Dengan melihat histori transaksi pelanggan minimal telah melakukan transaksi lebih dari lima kali maka rekomendasi tersebut secara otomatis akan dikirim ke pelanggan member. Penerapan metode asosiasi menggunakan algoritma apriori ini menunjukan keberhasilan untuk menentukan rekomendasi produk berdasarkan histori transaksi, dengan mengambil 5 sample produk dan 7 histori transaksi dalam satu member menghasilkan 2 rule rekomendasi dengan nilai support 42,8% dan confidence 75%. Pengujian yang dilakukan yaitu menggunakan pengujian Black Box dan User Acceptence Test (UAT). Hasil dari pengujian black box yaitu fungsi yang ada di dalam sistem 100% sudah sesuai dan untuk pengujian UAT menghasilkan 98% penilaian kepuasan user terhadap sistem yang dibangun.

Keywords

pelanggan rekomendasi transaksi

Article Details

References

  1. Denniswara, E. P. (2018) ‘Pengaruh Kualitas Produk, harga dan Promosi terhadap Intensi membeli ulang produk My Idea’, Strategi Segmentasi Pasar Dan Promosi Dalam Meningkatkan Volume Penjualan, 1, p. 10.
  2. Faisal, Wina, A. (2017) ‘Pembangunan Sistem Customer Relationship Management Pada PT. Central Georgette Nusantara’, Teknik Informatika, pp. 431–438.
  3. Fatoni, C. S., Utami, E. and Wibowo, F. W. (2018) ‘Sistem Rekomendasi Produk Online Store Menggunakan Metode Apriori’, Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta, 4(2), pp. 20–27.
  4. Listriani, D., Setyaningrum, A. H. and Eka, F. (2018) ‘Penerapan Metode Asosiasi menggunakan Algoritma Apriori pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro)’, Jurnal Teknik Informatika, 9(2), pp. 120–127. doi: 10.15408/jti.v9i2.5602.
  5. Mustaqbal, M. S., Firdaus, R. F. and Rahmadi, H. (2015) ‘Pengujian Aplikasi menggunakan Black Box Testing Boundary Value Analysis (Studi Kasus : Aplikasi Prediksi Kelulusan SNMPTN)’, Teknologi Informasi, I(3), pp. 31–36.
  6. Nawawi, Y. (2019) ‘Implementasi Data Mining menentukan Rekomendasi Penempatan Buku berdasarkan Pola Peminjaman dengan menggunakan Association Rule’, Informatika, 8(5), p. 55.
  7. Soltani, Z. and Navimipour, N. J. (2016) ‘Customer relationship management mechanisms: A systematic review of the state of the art literature and recommendations for future research’, Computers in Human Behavior, 61, pp. 667–688. doi: 10.1016/j.chb.2016.03.008.
  8. Sophia, D. and Yuniar, L. (2017) ‘Implementasi Metode Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Di Waroeng Spesial Sambal’, Jurnal Informatika dan Komputer, 22(1), pp. 44–56.
  9. Wijaya, K. N. (2017) ‘Analisa Pola Frekuensi Keranjang Belanja dengan Algoritma Apriori’, Computer Science, 3(1), pp. 9–12.