ARTIKEL

SISTEM PENENTUAN STRATEGI PROMOSI PENJUALAN SPARE

PART SEPEDA MOTOR HONDA MENGGUNAKAN METODE FP-

GROWTH

Oleh:

LUQMAN EFENDI

14.1.03.02.0090

Dibimbing oleh :

1. AHMAD BAGUS SETIAWAN, S.T., M.Kom., M.M.

2. RISA HELILINTAR, M.Kom.

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

TAHUN 2018

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 1||

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 2||

SISTEM PENENTUAN STRATEGI PROMOSI PENJUALAN SPARE

PART SEPEDA MOTOR HONDA MENGGUNAKAN METODE FP-

GROWTH

Luqman Efendi

14.1.03.02.0090

Fakultas Teknik–Teknik Informatikia

Luqman.efendi94@gmail.com

Ahmad Bagus Setiawan, S.T., M.Kom., M.M. dan Risa Helilintar, M.Kom

UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK

Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan dan pengalaman peneliti, bahwa ada 5 (lima) strategi

promosi yang digunakan di Galaxy Motor Ngadiluwih. Strategi promosi yang digunakan berupa media

cetak, media sosial, sponsorship, diskon, dan follow up konsumen. Strategi menggunakan media cetak

yaitu menggunakan brosur. Bagian Marketing akan memberikan brosur kepada masyarakat di tempat-

tempat umum atau tempat keramaian seperti pasar, terminal dan lain-lain. Strategi promosi

menggunakan media sosial. Bagian marketing akan posting konten promosi melalui aplikasi jejaring

sosial facebook, whatssapp, instagram, dan lain-lain. Strategi promosi dengan sponsorship.

Maksudnya pihak dealer akan menjadi sponsor di suatu event seperti event jalan sehat, kesenian

jaranan, grebek pasar, sobo kampong, dan lain-lain. Strategi promosi menggunakan diskon maksudnya

pihak AHASS atau dealer akan memberikan harga khusus atau potongan harga pada hari-hari tertentu,

seperti beli 2 gratis 1, servis hari ini dapat diskon 50%, beli spx dan coolant dapat diskon 10% dan

lain-lain. Strategi promosi dengan follow up konsumen maksudnya menghubungi konsumen kembali

setelah servis maupun membeli spare part. Saat konsumen servis di AHASS, maka konsumen akan

dimintai untuk mengisi data konsumen termasuk nomor telepon. Bentuk follow up biasanya pihak

marketing akan menghubungi konsumen apakah ada keluhan setelah servis, pemberitahuan servis

(service reminder), pemberitahuan diskon atau harga khusus spare part, dan lain-lain. Proses

dilakukan dengan menginput data strategi dan disimpan di database strategi. Lalu item yang

frekuensinya di bawah minimum support dieliminasi. Setelah itu masuk proses pembentukan FP-

TREE, pembentukan Conditional Pattern Base, pembentukan Conditional FP-Tree, Frequent Pattern

Generated, perhitungan berdasarkan minimum support, dan keluar hasil generate rule. Berdasarkan

hasil dari simpulan ini adalah 80% tester senang menggunakan sistem tersebut dan juga cukup mudah

untuk dijalankan sesuai dengan tampilan sistem yang mudah dipahami, metode FP-GROWTH dapat

diterapkan pada sistem penentuan strategi promosi. Dari hasil pengujian sistem, penentuan strategi

promosi menggunakan metode FP-GROWTH, secara umum dapat mengolah data strategi pada bulan

sebelumnya. Sehingga diharapkan dapat lebih memanfaatkan data strategi sebagai referensi strategi

promosi pada bulan selanjutnya. Diharapkan sistem ini bisa dimanfaatkan secara maksimal dan juga

bisa dikembangkan lagi dalam segi fitur dan fungsi, mengingat fitur sistem terlalu sederhana dan data

yang digunakan terlalu sedikit sehingga dirasakan kurang mengenai sasaran dan sedikitnya penjelasan

mengenai sistem ini.

KATA KUNCI : Sistem,Strategi Promosi,Kediri,Data Mining,Penjualan.

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 3||

I. LATAR BELAKANG

Galaxy Motor Ngadiluwih dan

AHASS (Astra Honda Authorized

Service Station) merupakan salah

satu dealer dan tempat servis sepeda

motor Honda di Kediri yang

bergerak dalam penjualan sepeda

motor Honda dan spare part serta

penyedia layanan servis sepeda

motor itu sendiri. Strategi promosi

yang digunakan yaitu melalui media

cetak, media sosial, sponsorship,

diskon, dan follow up konsumen.

Strategi promosi yang dilakukan

pada bulan Maret 2018 melalui 5

(lima) metode di bawah ini

dijelaskan sebagai berikut:

Strategi menggunakan media

cetak yaitu menggunakan brosur.

Bagian Marketing akan memberikan

brosur kepada masyarakat di tempat-

tempat umum atau tempat keramaian

seperti pasar, terminal dan lain-lain.

Strategi promosi menggunakan

media sosial. Bagian marketing akan

posting konten promosi melalui

aplikasi jejaring sosial facebook,

whatssapp, instagram, dan lain-lain.

Strategi promosi dengan

sponsorship. Maksudnya pihak

dealer akan menjadi sponsor di suatu

event seperti event jalan sehat,

kesenian jaranan, grebek pasar, sobo

kampong, dan lain-lain. Strategi

promosi menggunakan diskon

maksudnya pihak AHASS atau

dealer akan memberikan harga

khusus atau potongan harga pada

hari-hari tertentu, seperti beli 2 gratis

1, servis hari ini dapat diskon 50%,

beli spx dan coolant dapat diskon

10% dan lain-lain. Strategi promosi

dengan follow up konsumen

maksudnya menghubungi konsumen

kembali setelah servis maupun

membeli spare part. Saat konsumen

servis di AHASS, maka konsumen

akan dimintai untuk mengisi data

konsumen termasuk nomor telepon.

Bentuk follow up biasanya pihak

marketing akan menghubungi

konsumen apakah ada keluhan

setelah servis, pemberitahuan servis

(service reminder), pemberitahuan

diskon atau harga khusus spare part,

dan lain-lain.

Dari 5 (lima) strategi promosi di

atas, pihak dealer atau AHASS ingin

mencari kombinasi strategi promosi

yang paling efektif untuk menarik

perhatian konsumen dan

meningkatkan penjualan spare part.

Proses dilakukan dengan mengambil

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 1||

data pola strategi pada bulan

sebelumnya dan disimpan ke dalam

database. Semua data tadi disimpan

dan diolah menggunakan metode fp-

growth dan menghasilkan output

berupa rekomendasi kombinasi

strategi promosi yang paling efektif

untuk meningkatkan penjualan.

II. METODE

Algoritma FP-Growth

merupakan salah satu alternatif

algoritma yang cukup efektif untuk

mencari himpunan data yang paling

sering muncul (frequent itemset)

dalam sebuah kumpulan data yang

besar. Algoritma FP-Growth

merupakan algoritma association

rules yang cukup sering dipakai.

Algoritma FP-Growth ini

dikembangkan dari algoritma

Apriori. Algoritma Apriori

menghasilkan kombinasi yang sangat

banyak sehingga sangat tidak efisien.

Algoritma FP-Growth ini

merupakan salah satu solusi dari

algoritma Apriori yang memakan

waktu yang sangat lama karena harus

melakukan pattern matching yang

secara berulang-ulang. Sedangkan

dalam proses algoritma FP-Growth

terdapat banyak kelebihan yang

terbukti sangat efisien karena hanya

dilakukan pemetaan data atau scan

database sebanyak 2 kali untuk

membangun struktur “tree”. Maka

dari itu, algoritma FP-Growth

dikenal juga dengan sebutan

algoritma FP-Tree. Dengan

menggunakan struktur FP-Tree,

algoritma FP-Growth dapat langsung

mengekstrak frequent itemset dari

susunan FP-Tree yang telah

terbentuk. Metode FP-Growth dapat

dibagi menjadi 3 tahapan utama yaitu

sebagai:

1) Tahap Pembangkitan Conditional

Pattern Base.

Conditional Pattern Base

merupakan sub database yang

berisi prefix path dan suffix

pattern. Pembangkitan conditinal

pattern base didapatkan melalui

FP-Tree yang telah dibangun

sebelumnya.

2) Tahap Pembangkitan Conditional

FP-Tree

Pada tahap ini, support count dari

setiap item pada setiap

conditional pattern base

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 2||

dijumlahkan, lalu setiap item yang

memiliki jumlah support count

lebih besar atau sama dengan

minimum support count(ξ) akan

dibangkitkan dengan conditional

FP-Tree.

3) Tahap Pencarian Frequent Itemset

Apabila conditional FP-Tree

merupakan lintasan tunggal

(single path), maka didapatkan

frequent itemset dengan

melakukan kombinasi item untuk

setiap conditional FP-Tree. Jika

bukan lintasan tunggal, maka

dilakukan pembangkitan FP-

Growth secara rekursif.

III. HASIL DAN KESIMPULAN

A. Penjabaran dari model program.

1. Tampilan Beranda

Gambar 1 Tampilan Beranda

2. Tampilan Daftar Strategi

Gambar 2 Menu Daftar Strategi

3. Tampilan Tambah Strategi

Gambar 3 Tampilan Tambah Strategi

4. Tampilan Edit

Gambar 4 Tampilan Menu Edit

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 3||

5. Tampilan Menu Perhitungan

Gambar 5 Menu Perhitungan

B. Pengujian terhadap model

program.

Pengujian dilakukan terhadap 10

responden dengan rentan usia 20

sampai 30 tahun. Dengan hasil

sebagai berikut

No. Pertanyaan Pilihan Jawaban

SB(5) B(4) C(3) K(2) SK(1)

Tampilan Program (Interface)

1

Tampilan

Program

(Interface)

3 5 1 1 0

2 Tampilan

Menu 5 2 1 1 1

3 Penempatan

Menu 2 5 0 2 1

Total 10 12 2 4 2

1 Penambahan

Data Strategi 2 5 1 0 2

2 Hapus Data

Strategi 0 7 1 0 2

Total 2 12 2 0 4

1 Efisiensi 2 6 1 1 0

2 Akurasi 0 7 1 1 1

Total 2 13 2 2 1

Tabel 1 Pengujian

Keterangan

SB : Sangat baik

B : Baik

C : Cukup

K : Kurang

SK : Sangat Kurang

Dari pembahasan mengenai “

Sistem Penentuan Strategi

Promosi Penjualan Spare Part

Sepeda Motor Honda

Menggunakan Metode FP-

Growth “ dapat diambil

kesimpulan sebagai berikut:

a. Telah dihasilkan rancangan

sistem yang dapat memberikan

solusi berupa penentuan strategi

promosi penjualan spare part

sepeda motor Honda di AHASS

Galaxy Motor Ngadiluwih.

b. Telah dibuat sebuah aplikasi

berupa Sistem Penentuan Strategi

Promosi Penjualan Spare Part

Sepeda Motor Honda

Menggunakan Metode FP-

Growth.

c. Dari 10 responden yang telah

melakukan pengujian terhadap

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 4||

sistem, 80% diantaranya bahwa

tester senang menggunakan

sistem tersebut dan juga cukup

mudah untuk dijalankan sesuai

dengan tampilan sistem.

Diharapkan sistem ini bisa

dimanfaatkan secara maksimal dan

juga bisa dikembangkan lagi dengan

menambahkan beberapa strategi

promosi baru untuk penentuan

strategi promosi yang lebih efektif

dan maksimal. Sistem ini masih

berbasis web jadi bisa dikembangkan

lagi menjadi berbasis mobile ataupun

desktop.

IV. DAFTAR PUSTAKA

Ardani, N. R. dan Fitrina, N. Sistem

Rekomendasi Pemesanan

Sparepart Dengan

Algoritma Fp-Growth (Studi

Kasus Pt. Rosalia Surakarta).

Makalah disajikan dalam

Seminar Nasional Teknologi

Informasi dan Multimedia

2016.

Devina, I. E. Penggunaan Struktur

FP-Tree dan Algoritma FP-

Growth dalam Rekomendasi

Promosi Produk pada Situs

Belanja Online. Makalah

IF2120 Matematika Diskrit –

Sem. I Tahun 2016/2017.

Feri Sulianta & Dominikus Juju,

“Data Mining Meramalkan

Bisnis Perusahaan”, Penerbit

PT.Elex Media Komputindo,

Jakarta, 2010.

Goldie Gunadi, Dana Indra Sensue.

Penerapan Metode Data

Mining Market Basket Analisa

Terhadap Data Penjualan

Produk Buku Dengan

Menggunakan Algoritma

Apriori dan Frequent Pattern

Growth (FP-Growth): Studi

Kasus Percetakan PT.

Gramedia, 2012, Jurnal

TELEMATIKA MKOM,

Maret 2012, Vol. 4 No.1.

Hanif Al Fatta. 2007. Analisis dan

Perancangan Sistem Informasi.

Andi. Yogyakarta.

Hariri, F. R. dan Ramadhani, R. A.

Penerapan Data Mining

Association Rules untuk

Mendukung Strategi Promosi

Universitas Nusantara PGRI

Kediri. SNATIKA:138.

Ikhwan, A. dkk. 2015. Penerapan

Data Mining dengan

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 5||

Algoritma Fp-Growth untuk

Mendukung Strategi Promosi

Pendidikan (Studi Kasus

Kampus STMIK Triguna

Dharma). Jurnal SAINTIKOM

Vol.14, No. 3.

Isnaini, A. 2005. Model dan

Strategi Pemasaran. NTP

Press, Mataram.

Jati, B. M. (2011). Sistem Informasi

Geografis Berbasis Web Untuk

Pemetaan Industri Kecil di

Kaabupaten Bantul.

Yogyakarta: UIN Sunan

Kalijaga.

Kadir, A. (2002). Penuntun Praktis

Belajar AQL edisi 1.

Yogyakarta: Andi.

Kotler, Philip, dan Gary Amstrong.

2001. Prinsip-Prinsip

Pemasaran. Alih Bahasa Imam

Nurmawan. Jakarta : Penerbit

Salemba Empat

Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi,

“Algoritma Data Mining”,

ANDI,Yogyakarta, 2009.

Larasati, D. P. dkk. Analisis Dan

Implementasi Algoritma Fp-

Growth Pada Aplikasi Smart

Untuk Menentukan Market

Basket Analysis Pada Usaha

Retail (Studi Kasus : PT.X). e-

Proceeding of Engineering :

Vol.2, No.1

Luthfi, E. T. & Kusrini. 2009.

Algoritma Data Mining.

Yogyakarta: CV Andi Offset.

Mulyanto, A. (2009). Sistem

Informasi Konsep dan Aplikasi.

Yogyakarta: Pustaka Pelajar.

Nofriansyah, D. 2014. Konsep Data

Mining vs Sistem Pendukung

Keputusan. Yogyakarta: CV

Budi Utama.

Nofriansyah, D. 2017. Modul Data

Mining. Medan: STMIK

TRIGUNA DHARMA.

Nugroho, B. (2006). Pemrograman

PHP 5. Yogyakarta : Ardana

media.

Oetomo, B. S. (2002). perancangan

dan pembangunan sistem

informasi. Yogyakarta: Penerbit

Andi.

Putranta, H. (2004). Pengantar

sistem dan teknologi informasi.

Yogyakarta:AMUS.

Rangkuti, Freddy. 2001. Analisis

SWOT Teknik Membedah

Kasus Bisnis PT.Gramedia

Pustaka Utama. Jakarta.

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Luqman Efendi | 14.1.03.02.0090 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 6||

Shimp,T. A. 2003. Periklanan dan

Promosi: Aspek Tambahan

Komunikasi Pemasaran

Terpadu. Erlangga, Jakarta.

Triyanto, W. A. Association Rule

Mining untuk Penentuan

Rekomendasi Promosi Produk.

Jurnal SIMETRIS, Vol 5 No 2

Yana, F. (2011). Sistem Informasi

Perhotelan Berbasis Web di

Hotel Shago Bungsu

Payakumbuh. Yogyakarta: UIN

Sunan Kalijaga.

Yunus, R. 2015. Penerapan Data

Mining Menggunakan

Algoritma Fp-Growth Untuk

Penyusunan Tata Letak Obat

Pada Poliklinik Universitas

Dian Nuswantoro. Dokumen

Karya Ilmiah.