Meningkatkan Wawasan Bisnis dan Strategi Pemasaran pada Toko Deli Point Melalui History Data Transaksi
(1) Politeknik eLBajo Commodus
(2) Politeknik eLBajo Commodus
Abstract
Abstrak: Program kegiatan masyarakat ini bertujuan untuk melatih karyawan Deli Point dalam menerapkan teknik data science untuk meningkatkan efisiensi bisnis. Pelatihan dilakukan dengan mengajarkan karyawan untuk memanfaatkan salah satu Tools yang telah dikembangkan sebagai alat untuk melakukan olah data dan memberikan rekomendasi terkait penempatan item dan strategi pemasaran. Tool berbasis web tersebut memanfaatkan algoritma FP-Growth dan dikembangkan menggunakan Python Flask. Pelatihan dilakukan melalui observasi situs web Deli Point, komunikasi dengan karyawan melalui WhatsApp, dan melakukan sesi pelatihan tatap muka untuk menjelaskan sistem dan kemampuannya. Hasil pelatihan menunjukkan peningkatan kemampuan karyawan dalam menerapkan teknik analisis data dan memanfaatkannya untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Kesimpulannya, pelatihan data science merupakan hal yang penting untuk meningkatkan efisiensi bisnis dan memberikan keuntungan kompetitif.
Abstract: This is a community service program aimed at training Deli Point employees in applying data science techniques to improve business efficiency. The training was conducted by teaching employees how to use a Tool developed as a means of data processing and providing recommendations related to item placement and marketing strategy. The web based Tool utilize the FP-Growth algorithm and was developed using Python Flask. The training was carried out through observation of the Deli Point website, communication with employees via WhatsApp, and in-person training sessions to explain the system and its capabilities. The results showed an improvement in employees' ability to apply data analyst techniques and use them to support better decision making. In conclusion, data science training is important to improve business efficiency and provide a competitive advantage.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Aditiya, R., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2020). Prediksi Tingkat Ketersediaan Stock Sembako Menggunakan Algoritma FP-Growth dalam Meningkatkan Penjualan. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2, 67–73. https://doi.org/10.37034/infeb.v2i3.44
Aldino, A. A., Pratiwi, E. D., Setiawansyah, Sintaro, S., & Putra, A. D. (2021). Comparison Of Market Basket Analysis To Determine Consumer Purchasing Patterns Using Fp-Growth And Apriori Algorithm. 2021 International Conference on Computer Science, Information Technology, and Electrical Engineering (ICOMITEE), 29–34. https://doi.org/10.1109/ICOMITEE53461.2021.9650317
Ashari, I. A., Wirasto, A., Nugroho Triwibowo, D., & Purwono, P. (2022). Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 21(3), 701–709. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1439
Budiyanto, E. (2018). Pengaruh Persepsi Harga, Diskon Harga, Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen Pada Giant Supermaket Rungkut Surabaya. Ekonomi, 03(01), 36–46.
Budiyasari, V. N., Studi, P., Informatika, T., Teknik, F., Nusantara, U., & Kediri, P. (2017). Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori. Indonesian Journal on Computer and Information Technology, 2(2), 31–39.
Hossain, M., Sattar, A. H. M. S., & Paul, M. K. (2019). Market Basket Analysis Using Apriori and FP Growth Algorithm. 2019 22nd International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT), 1–6. https://doi.org/10.1109/ICCIT48885.2019.9038197
Indonesia, R., Hukum, K., Hak, D. A. N., & Manusia, A. (2014). Kementerian Hukum Dan Hak Asasi Manusia Surat Pencatatan Step by Step.
Kushardiawan, M. A., Hakimah, M., Kurniawan, D. M., Teknik, J., Adhi, I. I., &
Surabaya, T. (2022). Penerapan Algoritma CT-Pro untuk Mengetahui Pola Pembelian Konsumen (Pada Studi Kasus Toko Bahan Kue H2R Surabaya). Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, Dan Teknik Informatika, 421. https://ejurnal.itats.ac.id/snestikdanhttps://snestik.itats.ac.id
Nainggolan, D. R. M. (2017). Data science, Big Data, and Predictive Analytics: a Platform for Cyberspace Security Intelligence Sains Data, Big Data, Dan Analisis Prediktif: Sebuah Landasan Untuk Kecerdasan Keamanan Siber. Journal of Defence and State Defence, 7(2), 37–54. https://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/09/
Putra, J. L., Raharjo, M., Sandi, T. A. A., Ridwan, R., & Prasetyo, R. (2019). Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(1), 85–90. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i1.113
Rasheva-Yordanova, K., Toleva-Stoimenova, S., & Christozov, D. (2019). Data science: Challenges and Trends. ICERI2019 Proceedings, 1(January 2020), 10935–10943. https://doi.org/10.21125/iceri.2019.2689
Suminar, T., Arbarini, M., Shofwan, I., & Setyawan, N. (2021). Pendampingan Tutor dengan Model Icare untuk Peningkatan Mutu Pembelajaran. Jurnal Abdimas, 25(2), 163–168. https://doi.org/10.15294/abdimas.v25i2.33310
Sunaryo, N. A., Devi, M., Soekopitojo, S., Afnany, N. N., P, Y. F., Naufal, T. M., Tani, K. W., Jagung, O., Makanan, O., Lawang, K., & Malang, K. (2021). Pemberdayaan Kelompok Wanita Tani (KWT) Srigading melalui Pelatihan Mengolah Jagung Sebagai Upaya Pengembangan Produk Oleh-Oleh Makanan di Malang. Jurnal Abdimas Pariwisata, 2(1), 93–101. http://jurnal.ampta.ac.id/index.php/JAP/article/view/293
Takdirillah, R. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan. Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika, 4(1), 37–46. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2081
Refbacks
- There are currently no refbacks.
______________________________________________________________
Published by : ICSE (Institute of Computer Science and Engineering).
Website : http://icsejournal.com/index.php/JPKMI/
Email: jpkmi@icsejournal.com
JPKMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesia) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.