Source : Behance
Halo Sobat Data!
Selamat datang pada sesi #IDEA (Insight Data Eksplorasi Akademik). Sobat Data akan diajak mengeksplorasi jurnal penelitian yang menyoroti temuan utama, data yang digunakan, hingga potensi dampaknya di dunia nyata.
Yuk, kita jelajahi kekayaan ilmu dari sains data dan temukan inspirasi baru yang bisa diaplikasikan! Pastikan kamu simak sampai akhir agar tidak ketinggalan insight berharga ya Sobat Data!
Pada edisi ini, Sobat Data akan diajak menjelajahi jurnal dari Dosen Sains Data Telkom University Surabaya yaitu Ibu Amalia Nur Alifah, S.Si., M.Si. dan beberapa mahasiswa Sains Data Telkom University Surabaya dengan jurnal yang berjudul “Association Rule Mining of Consumer Behavior at MOY Supermarket Using Apriori Algorithm”. Penasaran lebih lanjut? Yuk kita bahas di bawah ya Sobat Data!
Pernahkah Sobat Data memperhatikan mengapa produk seperti roti panggang dan selai atau saus sambal dan daging olahan sering diletakkan berdekatan di rak-rak supermarket? Penempatan tersebut bukan sekadar kebiasaan atau estetika semata, melainkan didasarkan pada pemahaman akan pola belanja konsumen yang dapat dianalisis secara ilmiah melalui pendekatan data mining.
Hal inilah yang menjadi fokus dalam penelitian yang dilakukan oleh Ibu Eka Amalia bersama tim mahasiswa Program Studi Sains Data Telkom University Surabaya. Penelitian ini mengambil studi kasus di MOY Frozen Food Supermarket, sebuah usaha ritel berskala menengah di Kabupaten Kediri yang menjual berbagai produk kebutuhan harian, khususnya makanan beku, minuman, dan sembako. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen, sehingga dapat digunakan untuk menyusun strategi penjualan yang lebih efektif.
Penelitian ini menggunakan algoritma Apriori, salah satu teknik dalam data mining yang berguna untuk menemukan asosiasi antar produk berdasarkan data transaksi penjualan. Dalam prosesnya, sebanyak 2.544 data transaksi yang tercatat selama periode dua minggu diproses menggunakan bahasa pemrograman Python. Data tersebut melalui tahap praproses untuk merapikan format, menyamakan nama produk, serta mengelompokkan produk ke dalam kategori yang relevan. Setelah itu, algoritma Apriori diterapkan untuk mencari itemset yang sering muncul bersama, diikuti dengan perhitungan nilai support, confidence, dan lift untuk menilai kekuatan asosiasi antar produk.
Hasilnya menunjukkan sejumlah kombinasi produk dengan tingkat asosiasi yang cukup tinggi. Misalnya, konsumen yang membeli cireng memiliki kemungkinan sebesar 85 persen juga membeli daging olahan. Pola serupa juga ditemukan pada kombinasi saus sambal dan snack yang mengarah pada pembelian daging olahan dengan tingkat confidence sebesar 83 persen. Selain itu, ditemukan pula pola klasik seperti selai dan roti panggang yang sering dibeli bersamaan. Penelitian ini menunjukkan bahwa daging olahan menjadi pusat dari banyak relasi antar produk, yang berarti produk tersebut sering kali menjadi pilihan utama dalam berbagai kombinasi pembelian.
Temuan-temuan ini memberikan wawasan penting bagi pengelola ritel dalam menyusun strategi penempatan produk, pengelolaan stok, hingga penawaran promosi. Dengan memahami produk mana saja yang sering dibeli bersamaan, supermarket dapat mengoptimalkan tata letak rak, menyusun paket bundling, atau menetapkan diskon terarah untuk meningkatkan penjualan. Selain bermanfaat secara praktis, penelitian ini juga menunjukkan bagaimana pendekatan sains data dapat diterapkan secara nyata dalam konteks usaha kecil dan menengah.
Melalui studi ini, Program Studi Sains Data Telkom University Surabaya kembali menunjukkan kontribusi akademik dan aplikatif dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data di sektor ritel. Pendekatan seperti ini tidak hanya membantu bisnis lokal berkembang, tetapi juga memberikan pengalaman riset nyata bagi mahasiswa dalam menerapkan teori yang telah dipelajari di kelas. Dengan memahami bagaimana data dapat diolah menjadi strategi yang berdampak, mahasiswa Sains Data dibekali kemampuan untuk menjadi praktisi yang relevan dan adaptif di dunia kerja.
Baca dan eksplorasi selengkapnya disini ya Sobat Data!
Terus ikuti sesi #IDEA untuk mengeksplorasi lebih banyak penelitian menarik di bidang sains data dan aplikasinya di dunia nyata!
Yuk segera daftarkan diri kamu di Data Science Telkom University Surabaya dan wujudkan impianmu!
Playing with Data, Winning the Era.
More info :
-Website : https://bds-sby.telkomuniversity.ac.id/
-Instagram : https://www.instagram.com/ds.telkomsurabaya/