Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Industri ritel merupakan Salah satu jenis usaha dengan tingkat kompetisi yang tinggi. Kemampuan bisnis ini untuk tetap berlahan sangat bergantung pada kemampuannya dalam memahami konsumen. Contoh aplikasi yang paling banyak dilakukan pada bidang supermarket dalam memahami konsumen adalah teknik mix merchandise.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasikan produk-produk apa saja yang saling berasosiasi dan dapat digabungkan dalam kelompok mix merchandise yang sama dengan menggunakan teknik marker basket analysis.Algoritma yang dipilih dari keseluruhan proses data mining adalah algoritma Apriori. Perhitungan asosiasi dari produk dilakukan dengan menggunakan software WEKA (Waikato Environemt for Knowledge Analysis). Dari 5 aturan asosiasi kategori dan 14 aluran asosiasi sub-kategori yang didapatkan, kemudian diinterpretasikan dalam bentuk corgfidence dan suppert untuk menjadi pertimbangan dalam penyusunan tata letak produk."

"Industri ritel merupakan salah satu bidang usaha yang berkembang pesat. dengan tingkat kompetisi yang tinggi. Salah satu cara memenangi kompetisi tersebut adalah membangun sebuah competitive advantage melalui analisa akan perilaku pelanggan. Salah satu metode yang umum digunakan dalam memahami perilaku pelanggan dalam bisnis ini adalah market basket analysis. Market basket analysis merupakan bagian dari metode data mining yang menggunakan teknik algoritma apriori untuk mengetahui produk-produk yang berasosiasi. Perhitungan asosiasi produk dilakukan menggunakan software WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) atas input data transaksi pelanggan. Hasil dari metode ini adalah 5 aturan asosiasi kategori dan 17 aturan asosiasi sub kategori produk guna diinterpretasikan sebagai pertimbangan dalam memperbaiki tata letak dan strategi penjualan produk.

---

Retail industry is one of the businesses that thrive with a high level of competition. One way to win the competition is building a competitive advantage through customer behavior analysis. One method commonly used in understanding customer behavior in this business is the market basket analysis. Market basket is a part of data mining method that use apriori algorithm to discover association of product. The calculation is done by using WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) software with customer transaction data as an input. The results of this method are 5 association rule category and 17 association rule sub category product to be interpreted as a consideration for improving product layout and marketing strategy."

"Dalam menghadapi persaingan bidang ritel bahan bangunan tradisional, ritel perlu menerapkan strategi untuk mempercepat proses pelayanan. Pengaturan tata letak produk dengan mempertimbangkan hubungan asosiasi antar produk dan tingkat frekuensi pengambilan produk dapat meningkatkan efisiensi order picking. Dengan menggunakan market basket analysis melalui metode association rule dan strategi storage assignment dengan class-based storage, studi ini merancang tata letak produk untuk meningkatkan efisiensi pelayanan. Hasilnya diperoleh 6 asosiasi produk antar kategori dan 3 klasifikasi produk berdasarkan frekuensi pengambilan produk.

---

Facing competition in the field of traditional building materials retail, retail needs to implement a strategy to accelerate the service process. Design of product placement layout by considering the association relationship between the product and the level of frequency of taking the product can improve the efficiency of order picking. By using market basket analysis through association rule method and storage assignment strategy with class-based storage, the study design product placement layout to improve service efficiency. The result found 6 association rules between the product category and 3 classification products based on the frequency of taking the product."

"ABSTRAKDalam rangka memperluas pasar konsumen, perusahaan perlu memperhatikan kepuasan konsumen yang akan berdampak pada keberlanjutan kegiatan pembelian produk. Market basket analysis dilakukan untuk melihat pola pembelian konsumen dengan cara mengidentifikasi asosiasi dari berbagai produk yang diletakkan konsumen pada keranjang belanja. Penelitian ini dilakukan untuk melihat pengaruh jenis gerai terhadap pola pembelian konsumen. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan basis transaksi pelanggan. Data tersebut diolah menggunakan teknik data mining dan salah satu algoritma association rule, yaitu apriori. Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya perbedaan pola pembelian konsumen pada setiap jenis gerai.

---

ABSTRACTIn order to expand the current market, companies need to pay attention to customer satisfaction that will affect the sustainability of product purchasing activities. Market basket analysis is done to extract consumer buying behavior by identifying the associations of various products that consumers put on the shopping cart. This research was conducted to see whether outlet type affects consumer buying behavior. The data used in this study was taken from customer transactions database. The data was processed using data mining techniques and association rule algorithm, which is apriori. The results of this study show that there are differences in consumer buying behavior on each type of outlet."

"Permintaan terhadap produk private label PL belakangan ini semakin meningkat seiring dengan semakin selektifnya konsumen untuk membeli barang yang cukup berkualitas dengan harga yang pas Namun di Indonesia masih banyak orang yang memiliki persepsi konvensional terhadap PL diantaranya menyebut produk tersebut sebagai produk dengan kualitas rendah alternatif produk yang tak bermerek dan hanya menarik bagi pembeli yang sadar biaya Oleh karena itu para peritel patut untuk memberi perhatian lebih pada penjualan PL dalam menghadapi kompetisi bisnis dengan perancangan strategi yang tepat Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik dan perilaku belanja pelanggan pasar ritel serta tingkat kepuasan pada setiap kategori produk PL yang mempengaruhi intensitas pembelian produk PL dengan menggunakan Data Mining dimana algoritma yang digunakan adalah C5 0 Hasil yang didapatkan pada penelitian ini berupa model pohon keputusan yang berisikan klasifikasi pelanggan PL berdasarkan tingkat intensitas pembeliannya.

---

Private label demand will be likely to get higher as the consumers become more and more selective in buying the products of high quality with an optimal price However in Indonesia for some people the traditional perceptions of private label were once of low quality unbranded alternatives attracting the most cost conscious consumers Considering this retailers need to pay more attention to products with private label in facing the competition The current study discusses consumer rsquo s attitude and satisfaction with respect to each category of private label products Frequency of purchase and consumer characteristics are also discussed in light of empirical evidence Using Data Mining with C5 0 algorithm the research resulting decision tree model that contains a classification of PL customers based on their frequency of purchase."

"Dalam upaya meningkatkan nilai efisiensi dan tingkat produktivitas, berbagai macam metode konstruksi dikembangkan. Dan dimulai dengan sangat pesat setelah perang dunia kedua selesai, dengan mengadopsi konsep-konsep manajemen konvensional yang telah ada pada waktu itu. Salah satunya adalah teknik Studi Metode (Method Study) yang merupakan bagian dan Studi Kerja (Work Study). Inti dari teknik tersebut adalah konsep pola pikir untuk meningkatkan produktivitas dan etektivitas kerja, serta teknik bagaunana menganalisanya. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa tata letak fasilitas dan peralatan berpengaruh besar terhadap nilai produktivitas dan efisiensi, sehingga penelitian tentang hal tersebut tidak dapat dipisahkan dari analisa Studi Metode. Bagaimana membuat tata letak produksi pada proyek konstruksi secara efisien, sangat tergantung dari lokasi komponen utama proyek, yaitu akomodasi proyek dan alat pemindah yang digunakan. Dalam tulisan ini alat tersebut adalah Tower Crane yang telah sangat umum digunakan. Pertimbangan-pertimbangan dalam menentukan metode konstruksi yang akan diterapkan juga akan mempengaruhi tata letak fasilitas dan peralatan proyek. Seiring dengan berkembangnya teknologi, kita dapat menggunakan program komputer untuk membantu menentukan altematif komposisi terbaik dari tata letak akomodasi proyek dan posisi tower crane di lapangan secara lebih akurat. Karena alternatif tersebut tetap harus disesuaikan dengan kondisi lapangan, maka harus ditetapkan beberapa ketentuan yang mendukung."

"Industri ritel yang semakin kompetitif menuntut setiap perusahan untuk membentuk strategi agar dapat tetap bersaing. Salah satu strategi yang dianggap mampu menarik perhatian konsumen adalah penataan letak produk di dalam gerai. Tata letak produk yang berfokus terhadap perilaku konsumen dalam berbelanja dipercaya mampu meningkatkan penjualan bagi perusahaan. Penelitian ini dilakukan pada sebuah gerai ritel di Depok menggunakan metode association rules dan multidimensional scaling. Association rules adalah metode data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan asosiasi antar kategori produk berdasarkan pola pembelian. Sementara multidimensional scaling akan mengelompokan kategori produk dalam sebuah pemetaan perceptual. Hasil dari penelitian menemukan 102 hubungan asosiasi dan 4 kelompok kategori produk yang menjadi pertimbangan dalam penyusunan sebuah desain tata letak produk yang baru.

---

The increasing competition in retail industry, requires every company to build a strategy to remain the competition. One strategy that is considered to be able to attract the attention of consumers is product layout. In-store stimuli such as the layout of products focused on consumer behavior in stores is believed to increase sales to the company. This study was conducted at a Hypermarket in Depok, using association rules and multidimensional scaling. Association rules in one of data mining techniques to discover customer buying patterns among several categories of products. While multidimensional scaling classify the categories of products in a perceptual mapping. The result of this study found 102 association rules and 4 product cluster between the product categories, to be interpreted as a consideration for improving product layout in Hypermarket."

"Implementasi Market basket analysis pada e-grocery studi kasus : bigbasket.com. Salah satu cara untuk meningkatkan keuntungan bagi perusahaan adalah memanfatkan pelanggan yang ada untuk menambah item barang pada keranjang belanjanya. Pemasar perlu memberikan rekomedasi produk yang sesuai dengan pelanggan. Pemasar tertarik untuk menganalisis perilaku konsumen dari item-item yang dibelanjanya. Proses analisis ini dinamakan Market basket analysis menggunakan konsep association rule. Market basket analysis bermanfaat bagi pemasar untuk memberikan rekomendasi produk, personalisasi konten promosi baik pada banner halaman homepage e-grocery, promosi melalui newsletter, menyusun product bundling atau cross selling, dan penempatan produk-produk yang saling berkaitan secara dekat.Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder transaksi Bigbasket.com pada periode Maret 2011 sampai dengan Desember 2014.Berdasarkan hasil analisis, produk yang dibeli oleh konsumen Bigbasket dikelompokan menjadi tiga jenis, most frequent category kategori produk yang paling banyak dibeli, medium frequent category kategori produk yang tidak terlalu sering dibeli, dan least frequent category kategori produk yang paling sedikit dibeli. Tren penjualan grocery dalam rentang satu tahun meningkat pada akhir tahun dimana terdapat hari besar India. Kemudian dalam rentang bulan, transaksi meningkat direntang tanggal 10-15.Berdasarkan pola tersebut, dibagi menjadi high season dan low season. Kemudian dengan menggunakan market basket analysis, menganalisis produk-produk apa saja yang bisa dilakukan price bundling dan product recommendation berdasarkan jenis kategori produknya most, medium, least frequent category product pada saat low season dan high season.Kata kunci: e-grocery, market basket analysis, price bundling, product recommendation, cross selling.

---

Implementation of Market basket analysis in e grocery studi kasus bigbasket.com, India . One method to increase company rsquo s profit is to utilize the existing customer. Marketers try to influence them to add items on their shopping basket. Marketers could be able to give the right product recommendation to customer. Therefore, marketers interested in analysis the shopping behavior based on item product that customer bought. This method is used association rules concept and it is called market basket analysis. Marketers can use market basket analysis to give product recommendation, targeting promotion, bundling and cross selling, and placing the associated products. This research use seconder data from sample trasanction at Bigbasket.com period from March 2011 to December 2014.

Based on analysis, product classified into three types most frequent category, medium frequent category, and least frequent category. The grocery sales trend in the one year span is increasing by the end of the year whwn there is India celebration day Divavali . Then in around one month, the transaction increases in interval date 10 15.Based on those pattern transaction, we determine seasonal period of sales, high season and low season. Market basket analysis defines products related for price bundling and product recommendation based on the category products most, medium, least frequent category product in low and high season. Keyword e grocery, market basket analysis, price bundling, product recommendation, cross selling."

"Konsumen merupakan inti dari penjualan perusahaan Perilaku pembelian konsumen telah diteliti oleh banyak peneliti di dunia, penelitian membagi pembelian oleh konsumen menjadi dua yaitu planned buying dan unplanned buying. Unplanned buying dapat disebabkan karena munculnya sisi impulsif dari konsumen di saat terjadinya proses pembelian yang dapat menyebabkan munculnya impulsive buying behavior. Perusahaan dapat meningkatkan faktorfaktor pendorong konsumen melakukan pembelian secara impulsif. Dengan meningkatkan faktor-faktor pendorong pembelian secara impulsif, perusahaan dapat meningkatkan penjualan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fashion involvement dan positive emotion dapat mempengaruhi fashion-oriented impulsive buying behavior konsumen Indonesia sedangkan hedonic consumption tendency tidak mempengaruhi fashion-oriented impulsive buying.

---

Consumers are the core of company?s sales. Consumer buying behavior has been studied by many researchers; its can be divided into two categories. First is planned buying and second is unplanned buying. Unplanned buying can be caused due to emergence of impulsive side of the consumer when the purchase process happened. This also leads to impulsive buying behavior, by increasing the driving factors of an impulsive purchase, sales could increase. Result showed that fashion involvement and positive emotion can influence the fashion-oriented impulsive buying behavior in Indonesia, while hedonic consumption tendency don?t affect the fashion-oriented impulsive buying."

"Milenial merupakan generasi yang potensial bagi pelaku usaha, namun mereka merupakan generasi yang cukup menantang karena sikap kritis dan rendahnya loyalitas terhadap merek. Para pengusaha ritel saat ini telah memerhatikan proses berbelanja konsumen, terutama generasi milenial yang memerhatikan proses perjalanan berbelanja mereka. Sebagai low-involvement produk, jenis produk ini lebih sering dicari oleh konsumen di toko ritel, sehingga konsumen lebih sering mengalami pengalaman berbelanja low-involvement produk dibandingkan dengan high-involvement produk. Namun, sedikit literatur yang memaparkan perilaku konsumen milenial pada low-involvement produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana perilaku milenial dalam proses pencarian dan konfirmasi perilaku pencarian dapat memengaruhi output dan kepuasan konsumen selama perjalanan belanja. Penelitian ini merupakan penelitian cross sectional dengan melakukan regresi berganda dalam analisis hipotesis. Hasil regresi menunjukkan bahwa teori ekspektasi diskonfirmasi terbukti secara statistik terjadi pada proses berbelanja produk low-involvement, ditemukan terdapat pengaruh diskonfirmasi yang dirasakan responden terhadap output pengalaman berbelanja mereka

---

Millennial is a potential generation for industry, yet they are quite challenging because of their critical attitude and low brand loyalty. Recently, retail stores have noticed the consumers shopping journey, especially the millennial generation who pay attention to the process of their shopping journey. As a low-involvement product, this type of product is more often sought by consumers in retail stores, hence consumers more often experience the low-involvement product shopping journey compared to the high-involvement products. However, there is little literature that describes millennial consumer behavior in low-involvement products. This study aims to analyze how millennial behavior in the searching process and confirmation of search behavior can affect consumer output and satisfaction during the shopping trips. This research is a cross sectional study by conducting multiple regression in hypothesis analysis. The regression results indicate that the theory of disconfirmation expectations is statistically proven to occur in searching process for low-involvement products. This study found that there is an effect of disconfirmation that felt by respondents on the output of their shopping experience."