Penerapan Metode Algoritma Apriori pada Bisnis Kain Adat NTT

Abstract

Kain adat merupakan bagian penting dari warisan budaya suatu daerah.  Nusa Tenggara Timur terkenal dengan kain tenun khas daerah yang memiliki motif yang unik dan beragam bahkan sudah terkenal sampai manca negara. Kain-kain adat NTT memiliki corak dan motif yang unik, mencerminkan keindahan seni dan kebudayaan lokal (Global et al., n.d.).Dalam menghadapi perkembangan bisnis yang semakin kompetitif dan berubahnya pola perilaku konsumen, pelaku bisnis kain adat NTT perlu memanfaatkan teknologi dan metode analisis data untuk meningkatkan efisiensi operasional dan memahami preferensi pelanggan. Algoritma yang dapat digunakan dalam penyelesaian permasalahan ini adalah algoritma Apriori (Lestari & Hafiz, 2020). Apriori merupakan algoritma pencarian asosiasi yang digunakan untuk mencari kombinasi antar item-item dalam dataset yang mempunyai   hubungan antara item dengan memperhatikan nilai minumum support dan confidence. Algoritma ini memanfaatkan prinsip apriori, yaitu jika suatu itemset adalah itemset yang sering muncul dalam dataset, maka subsetnya juga harus sering muncul (Hartono & Sianturi, 2021).Dalam konteks bisnis kain adat NTT, penerapan algoritma apriori memiliki potensi yang besar. Pertama, algoritma apriori dapat membantu dalam pengelolaan persediaan (Rambu Babang & Rachmad Rinata, 2019). Dengan menganalisis data penjualan dan preferensi pelanggan, algoritma dapat mengidentifikasi kombinasi kain adat yang sering dibeli bersamaan atau dipilih oleh pelanggan. Informasi ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan persediaan dengan memprioritaskan stok kain adat yang paling diminati, menghindari kelebihan persediaan, dan meminimalkan risiko barang yang tidak terjual (Lienata et al., 2021).Selain itu, algoritma apriori juga dapat membantu dalam meningkatkan efisiensi produksi (Ariyanto et al., 2019). Dengan menganalisis pola pembelian dan preferensi pelanggan, bisnis kain adat NTT dapat mengidentifikasi kombinasi kain adat yang paling diminati atau desain yang sering dicari. Informasi ini dapat digunakan untuk mengarahkan upaya produksi ke kain-kain yang memiliki permintaan tinggi, mengoptimalkan penggunaan sumber daya seperti tenaga kerja dan bahan baku, serta mengurangi waktu produksi yang tidak perlu (Febrianto & Supriyanto, 2022).Selain itu, algoritma apriori juga dapat membantu bisnis kain adat NTT dalam memahami preferensi pelanggan. Dengan menganalisis data penjualan dan preferensi, bisnis dapat mengidentifikasi tren atau preferensi tertentu dalam hal motif, warna, atau jenis kain adat yang diminati oleh pelanggan. Informasi ini dapat digunakan untuk mengarahkan strategi pemasaran dan pengembangan item yang dijual, agar bisa memuaskan pelanggan serta dapat meningkatkan daya saing bisnis (Hartono & Sianturi, 2021). Dengan memanfaatkan algoritma apriori dalam bisnis kain adat NTT, pelaku bisnis dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan persediaan, meningkatkan kualitas produk, dan merespon kebutuhan pasar dengan lebih baik. Dalam era digital ini, penggunaan teknologi dan analisis data menjadi kunci sukses dalam menjaga keberlanjutan bisnis. Algoritma apriori memberikan keuntungan dalam mengambil keputusan yang didasarkan pada data dan pemahaman yang lebih mendalam tentang pelanggan dan pasar (Takdirillah, 2020). Beberapa penelitian yang menggunakan algoritma apriori, yaitu penelitian oleh Ade Fitria Lestari (2020) Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma apriori pada data penjualan Barbar Warehouse. Data penjualan yang terdiri dari informasi produk pelanggan dan volume penjualan menggunakan algoritma apriori digunakan dalam penelitian ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kebiasaan berbelanja, frekuensi kombinasi produk, preferensi pelanggan dan kebiasaan berbelanja di Barbar Warehouse. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi berharga kepada perusahaan yang akan memungkinkan mereka untuk menyempurnakan strategi penjualan mereka, mengoptimalkan penempatan produk di toko, dan menawarkan rekomendasi produk yang relevan kepada pelanggan(Lestari & Hafiz, 2020).Penelitian Muhammad Hartono (2023) bertujuan untuk menerapkan algoritma apriori untuk mengidentifikasi merek pakaian terpopuler di Darma Utama (DM Fashion). Dengan menggunakan algoritma apriori, penelitian ini berusaha untuk mengidentifikasi pola pembelian yang muncul secara bersamaan, asosiasi merek pakaian yang sering terjadi, serta preferensi pelanggan terhadap merek tertentu di DM Fashion. Dengan demikian, penelitian ini dapat membantu DM Fashion dalam mengambil keputusan yang lebih baik untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan (Hartono & Sianturi, 2021).