Pemanfaatan Algoritma Equivalence Class Transformation (ECLAT) Untuk Menentukan Bundling Product Bodycare Pada Toko Online Sabunarabwawa
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v4i3.10854Keywords:
Bundling Product, Data Mining, Association Rule, Algoritma ECLATAbstract
Toko online Sabunarabwawa merupakan salah satu bisnis online yang menjual berbagai jenis produk bodycare. Semakin meningkatnya bisnis online, maka transaksi yang terjadi pun semakin meningkat. Data transaksi tersebut dapat dianalisis dan dimanfaatkan agar membantu peningkatan penjualan terus terjadi. Peningkatan penjualan dapat dilakukan dengan menentukan strategi penjualan yang efektif dan sedang menjadi tren saat ini seperti bundling product. Bundling Product merupakan strategi penjualan dengan cara menggabungkan dua atau lebih produk ke dalam satu paket penjualan dengan harga lebih murah. Pembentukan bundling product dapat dilakukan dengan cara mengumpulkan dan menganalisis data transaksi. Untuk menganalisis data transaksi dapat dilakukan dengan teknik data mining dengan menggunakan metode association rules. Salah satu algoritma association rules adalah Algoritma ECLAT. Algoritma ECLAT mengklasifikasikan item yang sama ke dalam kelas (Equivalence Class) berdasarkan kriteria tertentu dan menggunakan tid-list vertikal yang sudah memberikan informasi tentang support count dari itemset sehingga pemeriksaan dataset tidak dilakukan secara berulang. Data yang digunakan yaitu 20 jenis produk dan 90 transaksi. Pada penelitian ini ditentukan nilai minimum support sebesar 10% dan nilai minimum confidence sebesar 50%. Dari hasil pengujian yang dilakukan didapatkan beberapa aturan (rule) yang dapat dijadikan acuan dalam pembentukan bundling product.References
A. Asyifah, A. Syafi’i, H. Hanipah, and S. Ispiyani, “Pengembangan Aplikasi E-Commerce Untuk Peningkatan Penjualan Online,” Action Res. Lit., vol. 7, no. 10, pp. 70–75, 2023.
A. Wijaya and L. Kinder, “Pengaruh Price Bundling dan Product Bundling terhadap Niat Membeli yang Dimoderasi oleh Barang Komplementaritas,” J. Manaj., vol. 17, no. 1, pp. 28–38, 2020.
A. S. Lubis, T. Tugiono, and H. Hafizah, “Data Mining Estimasi Biaya Produksi Ikan Kembung Rebus Dengan Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 6, pp. 888–897, 2022.doi : https://doi.org/10.53513/jursi.v1i6.5732
A. Giovanni, D. J. Pane, and E. Afandi, “Implementasi Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 3, pp. 149–156, 2022. doi: https://doi.org/10.53513/jursi.v1i3.5116
L. Zahrotun and A. F. I. Robbani, “Penerapan Algoritma Eclat untuk Menemukan Pola Asosiasi Antar Barang di Aneka Sandang Collection,” JRST (Jurnal Ris. Sains dan Teknol., vol. 7, no. 1, p. 37, 2023.
S.Sudarsono;A.Wijaya;A.Andri, “S. Sudarsono, A. Wijaya, and A. Andri, ‘Perbandingan Algoritma Eclat Dan Fp-Growth Pada Penjualan Barang (Studi Kasus: Minimarket 212 Mart Veteran Utama),’ in Bina Darma Conference on Computer Science (BDCCS), 2019, pp. 208–217.,” Bina Darma Conf. Comput. Sci., pp. 208–217, 2019.
Thariq, S. Martha, and H. Perdana, “Analisis Association Rules Menggunakan Algoritma Eclat Pada Toko Swalayan,” Bul. Ilm. Math. Stat. dan Ter., vol. 12, no. 2, pp. 171–178, 2023.
F. A. Romadhon and Z. M. Nawawi, “Economic Reviews Journal,” Econ. Rev. J., vol. 3, no. 1, pp. 96–108, 2024.
M. Yusup et al., “Pengaruh Kualitas Pelayanan , Athmosphere Store , Bundling Product dan Point Of Purchase terhadap Impulsive Buying Melalui Corporate Image Sebagai Variabel Intervening,” CEMERLANG J. Manaj. dan Ekon. Bisnis, vol. 4 Nomor 4, no. November, pp. 01–21, 2024.
P. Wahyuni, D. H. Pane, and A. Calam, “Penerapan Data Mining Dalam Analisa Pola Pembelian Pada Penjualan Aksesoris Motor Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 5, pp. 854–862, 2023.
doi: https://doi.org/10.53513/jursi.v2i5.8596
C. H. Br Sihotang, M. Syaifuddin, and I. Mariami, “Penerapan Data Mining Dalam Penjualan Alat Kerja Cleaning Service Menggunakan Metode Apriori,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 2, p. 249, 2023.
doi: https://doi.org/10.53513/jursi.v2i2.7212
B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
E. T. Naldy and A. Andri, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Daftar Pembelian Konsumen Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN,” J. Nas. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 89–101, 2021.
A. Setiawan, V. Kurniawan, and R. Novita, “Penerapan Algoritma Eclat Untuk Mencari Pola Hubungan Antar Barang Pada Data transaksi Penjualan,” IJIRSE Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng., vol. 4, no. 1, pp. 9–16, 2024.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
