Penerapan Data Mining Pada Data Penjualan Produk Untuk Membentuk Segmentasi Outlet Di Blackjack Industries

Blackjack Industries merupakan sebuah produsen pakaian jadi yang meliputi t-shirt, kemeja dan tas yang memasarkan produknya pada outlet-outlet yang tersebar di beberapa wilayah Indonesia. Blackjack Industries mengirimkan produk baru setiap sebulan sekali ke setiap outlet dan outlet menerima produk tersebut lalu memasarkan kepada pelanggan. Produk baru yang dimaksud adalah kategori produk jenis dan model. Semua outlet akan menerima kategori produk jenis dan model yang sama setiap pengiriman dilakukan. Berdasarkan survey kuesioner yang telah dilakukan terhadap 20 outlet Blackjack Industries diketahui bahwa 14 outlet mengalami kendala dalam hal ketidaksesuaian kategori produk jenis dan model yang artinya bahwa kategori produk jenis dan model yang dijual pada setiap outlet tidak sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Hal ini menyebabkan banyak kategori produk jenis dan model yang tidak laku terjual. Maka kategori produk jenis dan model yang dibutuhkan tiap outlet berbeda dan membutuhkan karakteristik yang tepat untuk setiap outlet. Ketersediaan data, kebutuhan akan sebuah informasi (atau pengetahuan) yang berguna sebagai pendukung pengambilan keputusan. Data yang didapat berguna dalam mendapatkan karakteristik yang tepat dari setiap outlet. Karakteristik di dapat dengan melakukan analisis terhadap data penjualan produk terhadap masing-masing outlet dengan menggunakan Data Mining. Salah satumetode yang terdapat dalam data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah clustering. dimana teknik yang dipakai menggunakan algoritma Agglomerative hierarchical clustering (AHC) dalam pembentukan segmentasi sesuai karakteristik yang di dapat dari data penjualan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa segmentasi outlet ini dapat membantu pihak Blackjak Industries dalam menentukan kebutuhan tiap outlet berdasarkan karakteristik yang di dapat dan Mempermudah manager marketting dalam menentukan rekomendasi produk yang tepat.

Blackjack Industries is a manufacturer of apparel that includes t-shirts, shirts and bags to market its products at outlets scattered in some areas of Indonesia. Blackjack Industries new product submit every once a month to every outlet and outlet accept the product and then market to customers. The new product in question is a category of product types and models. All outlets will receive the product categories of the same type and model of each delivery made. Based on the questionnaire survey that has been conducted against the 20 outlets Blackjack Industries note that 14 outlet experience constraints in terms of product category and type mismatch model which means that product category types and models that are sold at each outlet does not correspond to the needs of the customer. This led to many categories of product types and models that are not sold. Then type the product category and model required each outlet is different and requires just the right characteristics for each outlet. The availability of data, the need for an information (or knowledge) that are useful as supporting decision making. The data obtained are useful in getting the exact characteristics of every outlet. Characteristics in the can by doing an analysis of the data product sales to each outlet with the use of Data Mining. One of the methods contained in data mining are used in this research is clustering. where the technique used Agglomerative hierarchical clustering algorithm using (AHC) in the establishment of appropriate characteristics in the segmentation of sales data. Based on the results of the testing that has been done can be inferred that this outlet segmentation can help Parties Blackjak Industries in determining the needs of each outlet based on characteristics that are in can and ease the marketting manager in determining the right product recommendations.