Redesain Tata Letak Produk Di Supermarket Berdasarkan Perilaku Pembelian Dengan Metode Market Basket Analysis

Abstract

Lamanya pembeli swalayan mencari barang yang diperlukan mengurangi ketidaknyamanan. Jika jenis dan jumlah produk yang dicari cukup banyak dan letak produk - produk yang dibeli berjauhan, maka waktu di dalam ruang belanja akan semakin lama. Penelitian ini bertujuan untuk mensimulasikan penataan produk produk yang dijual di swalayan dengan mempertimbangkan perilaku konsumen yaitu kelompok produk yang dibeli berdasarkan data dari struk belanja. Metode yang digunakan adalah market basket analysis yang akan mengukur support factors dari kelompok produk dan menata produk yang harus didekatkan berdasarkan confident value. Hasil perhitungan Market Basket Analysis menemukan delapan pasang kelompok produk yang sebaiknya diletakkan berdekatan menurut nilai support factor. Kedekatan antar kelompok produk kemudian ditata menurut nilai confident value dan dilakukan validasi dengan mengukur nilai improvement rasio. Simulasi jarak yang harus ditempuh pengunjung setelah produk ditata sesuai dengan kelompok produk mendapatkan reduksi jarak 10 % dibanding penataan produk yang tidak mempertimbangkan kelompok produk. Abstract[Title: Redesign of Product Layout in Supermarket Based on Purchase Behavior used Market Basket Analysis Method] The length of time that self-service buyers search for the necessary item reduces inconvenience. If the types and quantities of product are large enough and the locations of the products are far apart, the shopping time will be longer. This study aims to simulate the arrangement of product sold in supermarkets by considering consumer behavior in purchased product groups based on data from shopping receipts. The method used is market basket analysis, which measures support factors from product groups and arranges that must be placed close together based on confident value. The calculation results of Market Basket Analysis found eight pairs of product groups that should be placed close together according to the high support factor value. The closeness between product groups is then arranged according to the confident value and validated by measuring the value of the improvement ratio. The simulation of the distance that visitors must travel after the product is arranged according to the product group has a 10% reduction in distance compared to the product arrangement that does not consider product groups.Keywords: product arrangement, supermarket, Market Basket Analysis

Aplikasi Metode Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Mengetahui Pola Belanja Konsumen pada Online Shop Amerta Fashion

“…Market basket analysis merupakan metode yang mencari dan mendeteksi pola-pola yang berkaitan dengan produk yang dijual di pasar [7]. Metode ini menerapkan teknik data mining dengan melihat pola ketertarikan antar item yang dibeli dalam satu transaksi (association rules) [8]. Dengan menggunakan algoritma Apriori maka hubungan antar item dapat ditentukan dan dapat ditentukan item apa yang sering dibeli serta item yang dibeli pada saat yang sama.…”

Penerapan Data Mining Dalam Menganalisis Pola Belanja Konsumen Menggunakan Market Basket Analysis

“…Pada penelitian Purwaningsih, dkk berjudul "Redesain Tata Letak Produk di Supermarket Berdasarkan Perilaku Pembelian Dengan Metode Market Basket Analysis" [5] Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan simulasi penempatan produk yang dijual di supermarket berdasarkan data resi pembelian dengan memperhatikan perilaku konsumen yaitu kelompok produk yang dibelinya Metode yang disebut market basket analysis digunakan untuk mengukur faktor pendukung suatu kelompok produk dan mengorganisasikan produk yang akan digarap berdasarkan nilai aman.…”

Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Penjualan Produk Di Olshop Packagingmut Berdasarkan Minat Beli

“…Pola penjualan Packagingmut sebelumnya hanya memproses pesanan yang masuk saja tanpa mencoba menawarkan produk pelengkap lainnya. Suatu strategi guna menaikan grafik penjualan toko online packagingmut yakni melalui terdapatnya rekomendasi belanja produk berpasangan, yang mana data transaksi penjualan yang berada dalam toko online Packagingmut dilakukan pengolahan supaya mendapat pola atau aturan untuk memahami berbagai produk apa yang dapat dianjurkan kepada pembeli [1].…”